关键词：
机器学习的基本任务
一般分为四大类：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。
模型的选择及损失函数
| 问题分类 | 最后一层激活函数 | 损失函数 |
|---|---|---|
| 二分类，单标签 | 添加sigmoid层 | nn.BCELoss |
| 二分类，单标签 | 不添加sigmoid层 | nn.BCEWithLogitsLoss |
| 二分类,多标签 | 无 | nn.SoftMarginLoss |
| 多分类 ,单标签 | 不添加softmax层 | nn.CrossEntroptLoss |
| 多分类 ，单标签 | 添加softmax层 | nn.NLLLoss |
| 多分类，多标签 | 无 | nn.MulitiLabelSoftMarginLoss |
| 回归 | 无 | nn.MSELoss |
| 识别 | 无 | nn.TripleMarginLoss |
| 识别 | 无 | CosineEmbeddingLoss |
评估及优化
- 留出法（Holdout）:留出法的步骤相对简单，直接将数据集划分为两个互斥的集合，其中一个作为训练集，另一个作为测试集。在模型训练集训练出模型后，用测试集来评估测试误差，作为泛化误差。
- K折交叉验证：不停的随机将训练数据集划分为k个，其中k-1个用于模型训练，剩余一个用于测试。
- 重复的K折交叉验证：当数据量较小，数据分布很不均匀时可以采用这种方法。使用训练数据构建模型后，通常使用测试数据对模型进行测试，测试模型对数据的适应情况，如果使用测试数据对模型测试满意，就用此模型对以后的数据进行预测，如果结果不满意，可以优化模型。
过拟合于欠拟合
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