周末去郊區(qū)農(nóng)家逛蕩，路過(guò)瓜園，從農(nóng)地里買了一個(gè)西瓜。回到家后，就迫不及待地把這個(gè)西瓜放在案板上，準(zhǔn)備把它切開以后嘗嘗。心想瓜地里剛摘的新鮮一定很好吃，看這個(gè)西瓜的樣子應(yīng)該是會(huì)很甜的。

一刀下去切開后卻傻眼了，根本就沒有紅色的果肉，也不是那種黃色品種的西瓜，里面的果肉竟然是白色的。看到這樣的西瓜給我的第一感覺就是變異了，感覺切開的不是西瓜，而是一個(gè)冬瓜，里面沒有一點(diǎn)紅色的果肉，全都是皮一樣的東西。

瞅著這玩意兒讓我心情半天不能平靜，這是冬瓜出軌了？還是西瓜變心了？難道是黃瓜長(zhǎng)胖了？可能是冬瓜紋身了，只能感慨社會(huì)真是太復(fù)雜。

這么難得的稀奇物不得發(fā)個(gè)圈啊，不發(fā)還好一發(fā)心理更不淡定了，朋友們一致認(rèn)為，這是西瓜和冬瓜在一起了……（在一起，在一起……這畫面沒法腦補(bǔ)~~~）

初學(xué)AI的我，腦袋里突然冒出一個(gè)詭異的念頭，我做個(gè)人挑選個(gè)西瓜還這樣，那么如果機(jī)器識(shí)別西瓜和冬瓜時(shí)如何能做到精準(zhǔn)。

立馬給自己立個(gè)研究項(xiàng)目：AI分辨冬瓜和西瓜

現(xiàn)在有一堆數(shù)據(jù)集，讓我們分類出西瓜和冬瓜，如果只有兩個(gè)特征：形狀和顏色，可能沒法分區(qū)來(lái)(我就上了這個(gè)當(dāng)啊，嗚嗚~~)；

如果特征的維度有：形狀、顏色、瓜瓤顏色、瓜皮的花紋等等，可能很容易分類出來(lái)；

如果特征是：形狀、顏色、瓜瓤顏色、瓜皮花紋、瓜蒂、瓜籽的數(shù)量，瓜籽的顏色、瓜籽的大小、瓜籽的分布情況、瓜籽的XXX等等，很有可能會(huì)過(guò)擬合，譬如有的冬瓜的瓜籽數(shù)量和西瓜的類似，模型訓(xùn)練后這類特征的權(quán)重較高，就很容易分錯(cuò)，那樣估計(jì)冬瓜又得被識(shí)別為西瓜了。

突然又想到了特征工程，估計(jì)就是因?yàn)檫@樣類似的問(wèn)題，在特征工程上需要花很多時(shí)間和精力，才能使模型訓(xùn)練得到一個(gè)好的效果。

然而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)使我們不需要做大量的特征工程，譬如提前設(shè)計(jì)好特征的內(nèi)容或者說(shuō)特征的數(shù)量等等，我們可以直接把數(shù)據(jù)灌進(jìn)去，讓它自己訓(xùn)練，自我“修正”，即可得到一個(gè)較好的效果。

一頓思索下來(lái)，立馬跑回臥室，代碼碼起來(lái)~~~~

日常生活中蘊(yùn)藏著大奧秘，AI人工智能除了自動(dòng)駕駛、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等等領(lǐng)域的應(yīng)用外，隨著技術(shù)得普遍應(yīng)用，可能會(huì)越來(lái)越貼近生活。

但是，AI學(xué)習(xí)不僅僅在于模型掌握了多少，更多的在于你的算法分析和設(shè)計(jì)能力、工程實(shí)踐能力、算法模型的優(yōu)化能力。所以在這里，我特地準(zhǔn)備了4本享譽(yù)全球的AI好書+8份人工智能知識(shí)樹?免費(fèi)送給大家。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的AI如何用特征、权重和避免过拟合等技术来分辨冬瓜和西瓜？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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