算力樣本機器學習
㈠ 機器學習中樣本空間與假設空間有什麼區別
樣本空間是所有樣本的特徵向量所構成的空間，而假設空間是所有的學得模型組成的空間。
㈡ 機器學習問題：一個訓練樣本一定要是一幅圖像嗎可以是一個像素嗎一個像素可以提取很多特徵嗎
要看你最終要達到什麼樣的目的。比如CNN網路以圖像為訓練樣本經過卷積變換，pooling,...,卷積變換，pooling最終得到一個一維向量作為一個訓練樣本進行訓練。其最終通過訓練大量圖片得到分類器模型。而這個模型可以用來進行圖像識別。
而你所說的一個像素，當然也可以作為訓練樣本，只是此時你可能最終的目標並不是進行圖像識別，也就是說你想要訓練得到的模型的用途就不是圖像識別了，可能可以是比如分類兩個像素點之間亮度是否相似，或者色調是否相似之類的問題。
一個像素點提取的特徵比如RGB值之類的都是可以的。只要是能夠獲得的信息，都可以作為特徵，但是你必須根據你自己最終的需求進行信息選擇。
個人也是初學者，有問題望交流指教。
㈢ 當特徵多與樣本是選用什麼機器學習分類模型
特徵多於樣本時，容易過擬合，可以嘗試SVM和隨機決策森林，不推薦神經網路。
㈣ 對於機器學習tensorflow 少量樣本和很多樣本訓練得到的權重文件有什麼差別收斂速度的比較如何
兩者得到的權重文件並沒有本質上的區別，都是模型參數
差別是，少量樣本的泛化會比較差，也就是在訓練集表現優良，在測試集表現比較差（容易過擬合）。大樣本泛化會比較好一些。
少樣本可能收斂速度比較快（因為特徵少，需要學的東西也少）
㈤ 最近想做一個分類的程序,用機器學習。但是樣本不知道去哪找
學術上有很多開放數據集用於演算法比較，有一些網站也做這些資源聚合，如http://www.datatang.com/
簡單的英文文本分類我估計會有一些免費的數據集，你可以上去看看
㈥ 機器學習中，什麼叫單訓練樣本
一個人行走，想你念你時，是心傷么？支離破碎的天空，總是，擁有支離破碎的思緒。記憶，漸行漸遠；心，越來越孤單。
㈦ 機器學習演算法訓練模型時的樣本數據都必須是數值型的嗎
只有第一次訓練模型的時候需要，如果將訓練得到的模型保存到文件中，下一次利用模型預測的時候就只需要從文件中載入模型就可以了，而無需再次使用訓練樣本進行訓練。
㈧ 人工智慧,機器學習中的小樣本學習,需要具備什麼
小樣本一般很難學，你可以用一些transform擴充一下樣本的數量，或者再去採集一些樣本；要麼就用簡單的結構去學習，比如svm什麼的多次采樣訓練多個weak分類器去投票完成。
需要具備什麼？需要正/負樣本數目接近（不接近需要舍棄過多的，考慮到小樣本還是通過變換增加過少的），做supervised learning需要給定標簽。
㈨ 機器學習演算法的訓練樣本每次都需要嗎
只有第一次訓練模型的時候需要，
如果將訓練得到的模型保存到文件中，下一次利用模型預測的時候就只需要從文件中載入模型就可以了，而無需再次使用訓練樣本進行訓練。
㈩ 大數據，數據挖掘，機器學習三者什麼區別和聯系
大數據是指數據的量，過去數十年數據收集存儲的能力大幅提升，人類社會積累的數據量幾何級數上升，這是指目前的現狀。
數據挖掘是從海量數據中獲取規則和知識，統計學和機器學習為數據挖掘提供了數據分析的技術手段。