机器学习快速入门之手写体数字识别

什么是机器学习
一、什么是模型？
如何定义模型
如何训练模型
如何调用模型
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什么是机器学习

机器学习就是让计算机来学习，学习如何识别图片、学习如何识别语音，学习的成果就是所谓的模型，学习的方式有很多种，目前主流的就是神经网络，或者叫深度学习。

一、什么是模型？

所谓模型，其实就一个函数，比如y=wx+b，在数学中，w和b是常量，x和y是变量，y会随着x的变化而变化，但是在神经网络或深度学习中，却应该反过来理解，x和y是已知的样本数据，w和b是未知的参数。

举个例子来模拟深度学习的过程，假如现在我有一批苹果的数据，x表示苹果的重量，y表示苹果的价格，那么我现在有三个苹果的数据为：

x=1，y=10
x=2，y=15
x=3，y=18

首先假设w=1，b=1，那么此时的函数为y=x+1，将1号样本的x带入函数，得出的y=1+1=2，很明显和实际的y=10之间存在巨大的误差，如何缩小误差呢，调整w和b的值，这个过程其实是根据误差反向修改w和b的值，在神经网络中叫做反向传播，而修改w可以：w=w+误差，所以新的w=1+(10-2)=9。

此时，w=9，b=1，然后将2号样本的x带入函数y=9x+1，得出的y=9*2+1=19，和实际的y=15之间也存在误差，用同样的方法修改w=9+(15-19)=5。

此时，w=5，b=1，然后将3号样本的x带入函数y=5x+1，得出的y=5*3+1=16，和实际的y=18之间也存在误差，用同样的方法修改w=5+(18-16)=7。

此时，w=7，b=1，最终得到的函数为y=7x+1。

这个例子只是想表达出深度学习的过程，真实的过程复杂多了。

总结一下深度学习就是：通过样本数据，不断的修改函数的w和b的值，从而得到一个理想函数，这个理想函数能使得样本数据中x通过该函数计算后得到y与样本中的y之间的误差最小。

如果一个函数能使得对于样本数据的误差很小，那么这个函数就算是训练成功了，就可以用来预测原本不在样本集中的数据了。

而这个函数就是所谓的模型，w和b就是模型的参数，所以所谓的大模型，就是一个很复杂的函数，训练它的样本集很大、参数很多。

像图片、文字、人，其实都可以用数字来表示，从而用来计算，比如图片是由很多像素组成的，而每个像素其实就是一个RGB，比如（255，255，255），所以一张图片就是一个二维数组，而样本就可以是：

二维数组1，对应一个猫
二维数组2，对应一个人
二维数组3，对应一辆车

这就是图片的样本集，x是二维数组，y是对应的结果，当然结果，也就是猫、人、车也可以用数字来表示。

有了样本集，就同样可以用来进行函数计算，只不过是矩阵计算了，但原理是一样的，最终也是训练出来w和b，得到最终训练出来的函数后，就可以用它来识别图片了，只不过在识别之前也需要把图片转变为二维数组，将这个二维数组作为x输入给函数，函数最终告诉你这个图片的识别结果，所以如果你的样本中没有出现过猫，那么你训练出来的模型也不能认识猫。

如何定义模型

模型就是函数，所以定义模型就是定义函数，定义函数有哪些入参，比如假如有三个入参，那么函数为y=w1x1+w2 x2+w3x3+b，换成矩阵的形式就是Y=WX+B，W和B表示模型的参数，可以是任意维度，比如100100，1000*1000，X表示模型的入参，模型训练时就是样本的特征维度，比如一个苹果的特征有大小、颜色、地区，三个特征，也就表示三个维度，输入一个苹果给模型，就是把一个苹果的三个特征输入给模型，模型预测出苹果的价格，价格就为模型的输出。

我们看以下代码：

java 复制代码

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 200)
        self.fc2 = nn.Linear(200, 200)
        self.fc3 = nn.Linear(200, 200)
        self.fc4 = nn.Linear(200, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)  # 展平图像为一维向量
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = torch.relu(self.fc3(x))
        x = self.fc4(x)
        return x

虽然是python代码，但是也可以按Java来理解，Net表示一个模型对象，__init__方法表示模型的构造方法，构造方法里表示了模型对应的函数构造，比如：

fc1：表示一个线性层，一个线性层里可以包含多个线程函数，就是我们上面说的y=wx+b这种形式，784表示每个线性函数的入参，也就表示该模型接收的样本的特征有784个，是什么样本有这么多特征呢？是一张2828的图片，一张图片的像素个数就是特征维度，每个像素的颜色值不一样，200表示线性函数的个数，也就是说一张图片需要分别输入给200个线性函数，最终得出200个结果，为了200个结果不一样，那么每个线性函数的w参数值肯定就不一样了，另外再加上200个偏置b参数，所以fc1层就784200+200=157000个参数
fc2：表示也表示200个线程函数，入参个数也是200个，200个偏置，总参数为40200个
fc3：同fc2
fc4：只有10个线性函数，入参个数为200，为什么fc4只有10个线性函数呢？因为这个模型是用来预测图片中的数字的，0-9，所以最后的10个线性函数分别对应了0-9，并且函数结果为输入图片为对应数字的概率，我们只要取概率值最大的结果作为图片最终的预测结果就可以了，所以参数个数为，10*200+10=2010

总参数个数为：157000+40200+40200+2010=239410

当然，在模型训练过程中，一开始的预测结果肯定不对，所以需要不断的进行反向传播，也就是根据误差修改各个参数的值，使得模型最终能预测正确。