机器学习和深度学习的概念

Machine Learning

机器学习,可以看作是找一个函数。

这个函数是人类找不到的,所以交给机器来找。

Different types of Functions

**Regression:**函数的输出是一个数值

for example:

**Classification:**给出选项,让机器去选择。

for example:

检测一个邮件是不是垃圾文件,就可以通过这个来做。

选项是两个:垃圾文件or非垃圾文件。

下面,再给出一个具体的Classification的应用:

阿尔法狗就是其中一种,就是在棋盘中做选择题。

** Structured Learning:**让机器学会创造结构化的东西,就譬如一篇文章。

如何找到那个函数

任务:计算出我的bilibili明天的订阅数
y = w x + b y=wx+b y=wx+b

第一步:Function with Unknown Parameters

首先,先通过猜测找一下函数大概的模样。

  • y是明天我的订阅数
  • x是今天的订阅数,是今天已经知道的数字
  • b和w是未知的参数
  • 我们将w称为weight,将b称为bias,将x称为feature
    这个猜测并不一定是正确的,它仅仅只是一个猜测,它就是一个Model-->模型。

第二步: Define Loss From Training Data

Loss是函数

Latex 复制代码
L(b,w)

Loss代表了猜测值与真实值的误差。

第三步 找出最好的L

找出最好的损失值,让损失最低。即找到最小的Loss

方法:梯度下降策略-->求导,不断逼近到导数为0的点

梯度下降策略的问题:找到局部最小值,而不是全局最小值。

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