很多数据挖掘或模式识别方面的算法, 为什么要先建立模型 呢?

很多数据挖掘或模式识别方面的算法, 为什么要先建立模型 呢?

6 个解决方案

#1

同问.

以前听老师常说, 要通过训练算法训练出一个模型来. 这句话如何理解? 

#2

建立模型是具体的。容易理解，毕竟因为人脑不是机器。

#3

引用 2 楼 i_love_ai 的回复:

建立模型是具体的。容易理解，毕竟因为人脑不是机器。

我理解:

模式识别中,不从心模型是给机器去处理的. 人有识别能力.

数据挖掘中,可能另当别论.

#4

这个模型就是机器学到的知识表示。它以后就按照这个数学模型去识别新事物。就如同我们人，要分辨一件事物是否属于一个类别，总是要先学习一下这个事物区别于其他事物的特征，及其特征联系在一起构成这件事物的形式，我们会把学到的储存在大脑中，以我们大脑能够解析的模型形式，而机器也一样的，需要把给他的学习样本凝结成一个数学模型，以后它就用这个模型去认识我们用户所给的东西。

#5

能不能给一个模型文件, 想参考一下.

#6

模式识别分有监督模型和无监督模型，就是需不需要先学习，建立模型；现在的技术一般都要有监督的，因为实现起来比无监督要简单，效果好；说到底还是没有突破性理路出来。