我们在深入学习人工智能的时候会走进一个新世界，而这个新世界被称为机器学习。当然，机器学习也被称为人工智能的核心。正是由于这个原因，机器学习逐渐被大家所关注，那么大家知道不知道机器学习的要素是什么呢？下面我们就给大家介绍一下这个问题。
首先，机器学习的三要素简单来说就是模型、策略和算法。那么具体是什么意思呢？模型其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条件概率分布或者决策函数。而策略就是使用一种什么样的评价，度量模型训练过程中的学习好坏的方法，同时根据这个方法去实施的调整模型的参数，以期望训练的模型将来对未知的数据具有最好的预测准确度。机器学习中的算法是指模型的具体计算方法。它基于训练数据集，根据学习策略，从假设空间中选择最优模型，最后考虑用什么样的计算方法去求解这个最优模型。
在机器学习界流行的一句话：数据和特征决定了机器学习算法的上界，而模型和算法只是逼近这个上界而已。这说明了一个事实，那就是不过我们的机器学习算法模型的识别效果多么准确，如果没有好的特征的话，也等于做无用功。也就是说，数据和特征确定了以后，算法最好能做到怎么样基本上已经确定了。此时好与坏算法的差别可能就在于谁更接近基于这个数据和特征的效果上限。
而机器学习中也有经验风险与结构风险，在这两种风险中，实际上在真正的常见算法的实现过程中使用的原则是结构风险最小。其中最小化损失函数对应的参数 θ 就叫做经验风险最小化。该策略认为经验风险最小的模型就是最优的模型，也就是minf∈F1NN∑i=1L(yi,f(xi))。在这个式子中，F是假设空间。统计学中的极大似然估计就是经验风险最小化的一个典型的例子。当模型是条件概率分布，损失函数是对数损失函数时，经验风险最小化与极大似然估计等价。虽然在样本数量足够大的情况下，经验风险最小化求解出来的模型能够取得不错的预测效果，但是当训练数据集也就是样本容量比较小时，基于经验风险最小化训练出来的模型往往容易过拟合。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于机器学习要素的相关知识，在这篇文章中相信大家已经知道了机器学习的相关知识，希望这篇文章能够更好的帮助大家。