AI 建模师 素养手冊(3)

　　精通机器学习关键：欧式空间对映解析

　　在探讨机器学习的奥秘时，空间对映（Space-mapping）是一个核心概念。本文将带您深入了解空间对映的涵义，并通过实例展示其在机器学习中的应用。

空间对映的涵义

　　机器学习（ML）的核心并非仅对数据进行计算，而是观察数据在X空间中的大小、分布及重复出现频率等特征。每一笔数据在空间中对应一个点，而每个字段（特征）则成为空间的维度。因此，数据的特征值构成了这些点的坐标，如地理坐标中的经纬度。

　　人类通过观察自然空间中的实际事物，收集其特征，并传递给ML。ML则利用这些训练数据来间接观察实际事物。X空间中的数据并非计算目标，而是作为坐标，用于观察自然空间中事物间的关联性。例如，数据分析、回归分析等都是通过数据空间来间接观察自然空间中的关联性。

　　从X空间到Y空间的映射是将X空间的原始数据投影到Y空间的过程，类似于将故乡的照片投影到白板上。在此过程中，人们可以设定投射的角度、亮度等参数，并应用过滤条件。

空间对映的实例解析

　　在简单的空间对映中，我们替每一行（Column）的数据配上一个权重（Wn），然后ML的任务是找出最适合的W。例如，如果X空间有两个点，分别映射到Y空间后，ML需要找到适合的[w0, w1]值来进行映射。这一过程展示了X、Y和W三个空间之间的映射关系。

ML如何寻找最适解

　　ML通过探索X空间，找出从X对映到Y空间的相关性，并将结果记忆于W空间。例如，通过不同的起始点（即初始权重值），ML可能找到不同的最适解。这些解代表了自然空间中真实事物之间的最贴切关联性。

结语与邀请

　　本文简要介绍了空间对映在机器学习中的意义和应用。希望读者通过本文能够更深入地理解这一核心概念。同时，欢迎加入《中国AI建模师俱乐部》微信群，新创期间免入会费。如有任何疑问，请通过邮箱misoo.tw@gmail.com联系Melody。