算力样本机器学习
㈠ 机器学习中样本空间与假设空间有什么区别
样本空间是所有样本的特征向量所构成的空间，而假设空间是所有的学得模型组成的空间。
㈡ 机器学习问题：一个训练样本一定要是一幅图像吗可以是一个像素吗一个像素可以提取很多特征吗
要看你最终要达到什么样的目的。比如CNN网络以图像为训练样本经过卷积变换，pooling,...,卷积变换，pooling最终得到一个一维向量作为一个训练样本进行训练。其最终通过训练大量图片得到分类器模型。而这个模型可以用来进行图像识别。
而你所说的一个像素，当然也可以作为训练样本，只是此时你可能最终的目标并不是进行图像识别，也就是说你想要训练得到的模型的用途就不是图像识别了，可能可以是比如分类两个像素点之间亮度是否相似，或者色调是否相似之类的问题。
一个像素点提取的特征比如RGB值之类的都是可以的。只要是能够获得的信息，都可以作为特征，但是你必须根据你自己最终的需求进行信息选择。
个人也是初学者，有问题望交流指教。
㈢ 当特征多与样本是选用什么机器学习分类模型
特征多于样本时，容易过拟合，可以尝试SVM和随机决策森林，不推荐神经网络。
㈣ 对于机器学习tensorflow 少量样本和很多样本训练得到的权重文件有什么差别收敛速度的比较如何
两者得到的权重文件并没有本质上的区别，都是模型参数
差别是，少量样本的泛化会比较差，也就是在训练集表现优良，在测试集表现比较差（容易过拟合）。大样本泛化会比较好一些。
少样本可能收敛速度比较快（因为特征少，需要学的东西也少）
㈤ 最近想做一个分类的程序,用机器学习。但是样本不知道去哪找
学术上有很多开放数据集用于算法比较，有一些网站也做这些资源聚合，如http://www.datatang.com/
简单的英文文本分类我估计会有一些免费的数据集，你可以上去看看
㈥ 机器学习中，什么叫单训练样本
一个人行走，想你念你时，是心伤么？支离破碎的天空，总是，拥有支离破碎的思绪。记忆，渐行渐远；心，越来越孤单。
㈦ 机器学习算法训练模型时的样本数据都必须是数值型的吗
只有第一次训练模型的时候需要，如果将训练得到的模型保存到文件中，下一次利用模型预测的时候就只需要从文件中加载模型就可以了，而无需再次使用训练样本进行训练。
㈧ 人工智能,机器学习中的小样本学习,需要具备什么
小样本一般很难学，你可以用一些transform扩充一下样本的数量，或者再去采集一些样本；要么就用简单的结构去学习，比如svm什么的多次采样训练多个weak分类器去投票完成。
需要具备什么？需要正/负样本数目接近（不接近需要舍弃过多的，考虑到小样本还是通过变换增加过少的），做supervised learning需要给定标签。
㈨ 机器学习算法的训练样本每次都需要吗
只有第一次训练模型的时候需要，
如果将训练得到的模型保存到文件中，下一次利用模型预测的时候就只需要从文件中加载模型就可以了，而无需再次使用训练样本进行训练。
㈩ 大数据，数据挖掘，机器学习三者什么区别和联系
大数据是指数据的量，过去数十年数据收集存储的能力大幅提升，人类社会积累的数据量几何级数上升，这是指目前的现状。
数据挖掘是从海量数据中获取规则和知识，统计学和机器学习为数据挖掘提供了数据分析的技术手段。