一比伏、監(jiān)督學(xué)習(xí)
??? 在給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)出一個函數(shù)（模型參數(shù)），當(dāng)新的數(shù)據(jù)到來時疆导，可以根據(jù)這個函數(shù)預(yù)測結(jié)果赁项。往往這個結(jié)果是我們標(biāo)注的澈段。通過對我們收集的樣本進(jìn)行訓(xùn)練兽叮，得到一個最優(yōu)的模型。當(dāng)我們拿到一個新數(shù)據(jù)的時候，我們就放進(jìn)我們訓(xùn)練得到模型中赌莺，去預(yù)測一個結(jié)果喘蟆。
? ? 其中有回歸分析模型，例如根據(jù)房子的面積去預(yù)測對應(yīng)的房價。如下圖
也有統(tǒng)計分類模型目代，例如根據(jù)腫瘤的大小去預(yù)測該腫瘤為良性還是惡性霜大。如下圖
二、無監(jiān)督學(xué)習(xí)
在一組樣本數(shù)據(jù)集里，不告訴計算機(jī)怎么做，而是讓它自己去學(xué)習(xí)怎樣做事情。
例如在雜亂無章的聲音中嫌蚤，將距離麥克風(fēng)最近的聲音篩選出來箱蝠。谷歌瀏覽器中的新聞分類间校。等等
三、代價函數(shù)
例如房價預(yù)測的回歸模型中，設(shè)回歸方程為f(x)=ax+b，則我們的模型函數(shù)即為f(x)=ax+b陈惰。當(dāng)我們拿到一個新的數(shù)據(jù)設(shè)為y,這個y與f(x)的差值為我們函數(shù)的誤差值杯缺，也就是說要付出的代價，則g(x)=f(x)-y為我們的代價函數(shù)。如圖
四铁孵、平方差代價函數(shù)
五、梯度下降
我們的回歸方程可以是線性方程唉俗，也可以是曲線方程瘾境，所以參數(shù)有無數(shù)多個J(a,b,c.......n)。下面我們用簡單的線性方程來演示梯度下降聘殖，例如房價預(yù)測模型J(a,b)代價函數(shù)。如下圖
