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今天开始需要一点点的积累深度学习的知识了，会在这个专栏里面记录我学的东西的从0到1。
看的是李宏毅老师的机器学习课程。

很久没看数学的新东西了，死去的回忆。

机器学习的概念：

李老师对机器学习的描述很直接很深刻啊。其实就是要机器去寻找一个函数，并且是尽可能概率高的函数:

f1(一段语音)  = "how are you"
f2(一张图片) = dog/cat/...
f3(围棋棋盘的落子情况) = 下一步落子的位置
f4(场景) = 一张对应的图片

然后函数有几种：(1) 函数结果为数值，为Regression。(2) 函数结果为一种选项，classification。(3) structure learning，用机器生成一些结构，比如生成一些图片。

loss函数其实就是每个训练项的偏移量的和，其实还更多的衡量方法。
$loss=\sum abs(re{s}_i-res)$

假设loss和w、b的表达式为：$f=wx+b$
然后是举了个例子：
猜测 f = wx + b去预测视频网站上面浏览量，然后通过优化去逼近真实的结果，然后通过偏导数（斜率w对f的，先忽略b）去判断当前的w往哪边偏转，然后引入了一个值 η ，new-w = w - η * 偏导数，如果斜率是正数，说明随着w变大，loss变大，loss变大不是我们的本意，所以我们要减小w，反之，则是增大w。

同样的，对于b我们也可以这么做，然后在二维平面上去移动，刚刚因为只有一个w，现在是w、b的偏导数，所以是平面上移动，是乘以一个向量。

继续扩展，引入更多天的值（x），然后去回归更多的w，如下：
$f=b+{\sum }_{i=1}^7{w}_i\ast x_i$

其实就是不断的去猜测实际，然后调整我们的函数。