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《动手学习深度学习》的笔记,将会持续更新。

1.什么是机器学习?

机器学习是:换句话说,我们用数据训练(train)模型。

数据不断的训练出比较好的模型。

 1.2 机器学习的关键零件

1.学习的数据。

2. 如何转换数据的模型。

3.一个目标函数。

4.调整模型参数以优化目标函数的算法。

1,数据有什么组成?

数据=样本+特征

样本:数据集由一个个样本组成,样本也被称为数据点

特征:每个样本通常由一组称为特征的属性组成,机器学习模型会根据这些属性进行预测。

维数:当每个样本的特征类别数量都相同时,其特征向量是固定长度的,这个长度被称为数据的维数。

数据量与质量:

数据量:拥有越多数据,越有利于训练出更强大的模型,可减少对预先设想假设的依赖,数据集由小变大为现代深度学习的成功奠定基础。

数据质量:仅仅拥有海量的数据是不够的,还需要正确的数据。

目标函数:需要定义模型的优劣程度的度量,这个度量在大多数情况是“可优化”的。

 损失函数:我们通常定义一个目标函数,

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