G***G
发帖数: 16778 | 1 我的问题其实很简单。
一个学生有三门单科成绩，英语x，数学y，和语文z。还有他们的和，总成绩w。
但是这个规律，机器不知道，需要机器去学习和摸索。
比如：给定英语80，数学80，语文60，总成绩220.机器就会去琢磨总成绩和他们之间的
关系。 机器是不知道他们存在这个规律的：w=x+y+z.
有两台机器同时来学习。一台A给定的学习样本是
英语 数学 语文 总成绩
80 80 60 220
70 70 70 210
另一台B给定的学习样本是
英语 数学 总成绩
80 80 220
70 70 210
按道理应该是A学习的预测能力比B的高。因为A得到的信息更全。但是结果是
B的预测能力比A要高。
请问这是什么原因？
给定的学习样本数据为
data=[107.1 0 112.7
113.5 0 114.7
112.7 0 123.4
114.7 0 123.6
123.4 0 116.3
123.6 0 118. | M********d
发帖数: 91 | 2 Finally you come here :)
Sure there are three variables (features) in your problem, you want to
construct
a predictor based on these features. But you don't have to use all them,
some of
them are redundant; for example, maybe one's English score is corrrelated
with
one's Chinese score. If so, you only need to use one of them.
In machine learning field, this is so called "feature selection" topic. The
feature selection is to select to a subset of features that optimize the
prediction
or classifi
【在 G***G 的大作中提到】
: 我的问题其实很简单。
: 一个学生有三门单科成绩，英语x，数学y，和语文z。还有他们的和，总成绩w。
: 但是这个规律，机器不知道，需要机器去学习和摸索。
: 比如：给定英语80，数学80，语文60，总成绩220.机器就会去琢磨总成绩和他们之间的
: 关系。 机器是不知道他们存在这个规律的：w=x+y+z.
: 有两台机器同时来学习。一台A给定的学习样本是
: 英语 数学 语文 总成绩
: 80 80 60 220
: 70 70 70 210
: 另一台B给定的学习样本是
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