9月份比較系統(tǒng)的看了李宏毅教授的Machine Learning課程，這個(gè)月開始就沒太多看ML,DL的東西。下周有一個(gè)deep learning project的due，借著機(jī)會(huì)重新理一下。
下面按照之前筆記加上自己的理解做個(gè)梳理
要是發(fā)現(xiàn)我理解錯(cuò)了記得告訴我鴨

Lecture0: 機(jī)器學(xué)習(xí)介紹

Machine Learning = Looking for a function, 對(duì)于一些復(fù)雜現(xiàn)象，當(dāng)人們靠自己找不到一些規(guī)律的時(shí)候，用機(jī)器學(xué)習(xí)可以找到事物見那個(gè)復(fù)雜的方程。在很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。

比如：
語音識(shí)別：人們不是對(duì)于所有的聲音都能給一個(gè)確定的tag。
股票：基于過往數(shù)據(jù)，可以做出來一條回歸曲線進(jìn)行預(yù)料。

機(jī)器學(xué)習(xí)基本分3步：

define a set of function 找規(guī)律

goodness of functon 規(guī)律的好壞

pick the best function 在一堆候選規(guī)律里找到最好的那個(gè)

Lecture1: Regression

這章是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)
很多章內(nèi)容都用精靈寶可夢(mèng)的例子來加以解釋。這是個(gè)非常好的例子，因?yàn)閜okemon有很多可視化屬性，比如cp值，屬性，戰(zhàn)斗力等。本章目的是想根據(jù)一只寶可夢(mèng)的屬性得到它進(jìn)化后的cp值來決定是否要花精靈球來抓這只pokemon。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Machine Learning 梳理总结 L0~L6的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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