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用故事解释:推理时使用学习到的参数进行分类
故事背景:神秘的水果鉴定大师
想象你是一位着名的水果鉴定大师,你的任务是根据水果的特征,判断它们是苹果、橙子还是香蕉。你经过多年训练,积累了丰富的经验(学习到的参数),现在要用这些经验帮助农场主分类他们的水果。
第一步:接到任务
农场主送来了一筐水果,希望你快速准确地判断每个水果的品种。你看了一眼这些水果,有红色的、有黄色的,还有一些圆圆的、椭圆的。
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这些水果
就是输入数据。
?
你的经验
就是经过训练的模型参数。
?
判断水果种类
就是推理过程中的分类任务。
?
第二步:观察水果特征
你仔细观察每个水果的几个关键特征:
1.
颜色:红色、橙色或黄色。
2.
形状:圆形或椭圆形。
3.
大小:大、中、小。
你把这些特征输入到你的“大脑模型”中,开始推理。
?
颜色、形状、大小
对应于机器学习模型的输入特征。
?
你的判断依据
就是模型的权重参数。
?
第三步:运用经验进行推理
在你的大脑里,你有一套清晰的判断规则:
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如果水果是红色且圆形,大概率是苹果。
?
如果水果是橙色且中等大小,可能是橙子。
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