我们在前面的文章中给大家介绍了机器学习步骤中的第一个步骤，那就是表示，而表示中涉及到了很多的算法，具体的算法有K-近邻算法、回归模型、决策树、SVM支持向量机这些算法都是非常实用的，我们在这篇文章中给大家介绍机器学习中的第二个步骤和第三个步骤，那就是评价和优化。
首先我们给大家说一下评价，当我们在进行机器学习工作的时候，需要寻找模型，在给定了模型之后，我们如何评价这个模型的好坏呢？这个时候就需要设定一个目标函数，来评价这个模型的性质。这就需要我们设定目标函数。目标函数的选取也可以有多种形式。像对于我们说到的垃圾邮件这种问题，我们可以定义一个错误率。如果说一个邮件它原本不是垃圾邮件，但是我们选用的这个算法误判成了垃圾邮件，这就是一个错误的案例。错误率在分类问题当中是个常用的指标，或者说常用的目标函数。这就涉及到了数学工具中的最小均方误差和最大后验概率。在回归当中，我们会使用最小均方误差这样一个常用目标函数，尤其是在线性回归里。除此之外呢，还有最大后验概率，一些其他的指标。这就是机器学习中的评价步骤。
接着我们给大家说一下优化步骤，当我们有了目标函数以后，我们就需要求解这个目标函数在模型之下的一个最优解，这个模型能够获取到的最小错误率，或者最小均方误差是多少呢？我们要求出一个特定的值。没有这个值的话，那么我们如何评价不同的模型它到底是好是坏呢？所以说优化这个步骤它的作用是求解目标函数在模型之下的一个最优解，看看这个模型在解决这个问题的时候，最好能达到什么样的程度。总结来说，机器学习的三个步骤，包括了表示、评价、优化这样三个步骤，在这三个步骤当中我们会用到不同的数学公式来分别解决这三个问题。所以这就需要我们能够熟练使用数学工具。
我们在这篇文章中给大家介绍了机器学习中涉及到的步骤，也就是评价和优化步骤，这两个步骤都涉及到了很多的数学工具，所以我们就需要加强数学工具的训练，这样我们才能够更好地应对机器学习的工作。
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