机器学习-入门笔记
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了机器学习-入门笔记相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
机器学习的类别
Regression: The function outputs a scalar.用于连续值（回归）
Classification:Given options(classes),the function outputs the correct one.用于离散值（分类）
特：Structured Learing :Creat something with struct (image document).(结构化学习）
机器学习的基本步骤
Training训练
1建立Model Function
注：
domain knowledge 一般由业内专家给出
2求LOSS函数
注：
MAE/MSE看情况选择
几率选择用Cross-entropy
Loss越小越精准（下图越接近蓝色系Loss越小）
3解optimization问题
找一组w,b,让loss最小
Vaildation验证
模型修正
七天周期修正
后注：Linear Modal模型只能做单方向
建立新模型
回到训练步骤
图示
Loss
Optimization
注：
Update 与epoch的区别
epoch完成一整个L包，update每次更新数据
每个batch中update多少次为自定义
HyperParameters 超参数（自定义参数）
sigmoid 与relu等统称Activation Function(激活函数）
注：
神经元->神经网络 layer->hidden layer ->>Deep Learning各种名词的来源
Testing测试
注：
Overfitting (过拟合）
以上是关于机器学习-入门笔记的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章