机器学习

机器学习就是寻找一个合适的函数，进行预测。

机器学习三个任务

函数输出为数值为回归（Regression）

从选项中选择一个做输出为分类(Classification)

创造一些结构性的东西（图片/文章）称为结构学习（Structured Learning）

如何寻找一个函数

①写出带未知参数的函数（基于领域知识）=模型

②用训练集定义loss （参数的函数，用于定义未知参数的好坏）
随机代入参数，计算误差，误差小则参数好，误差大则参数不好
loss可以是均方误差（MSE）,也可以是平均绝对误差(MAE)，自己定义，合理即可。

③优化，找出一个loss最小的参数。

优化方法：Gradient Descent
先固定一个参数，找出loss最小：
随机选择一个参数
计算微分（斜率），斜率为正（左低右高），斜率为负（左高右低）
更新参数往低处走。

第2个参数也是一样的顺序，最后两个更新参数结合起来形成向量。