1、人工智慧是我們想要達成的目標，機器學習是想要達成目標的手段，深度學習就是機器學習的其中乙個方法。
2、機器學習，根據你提供的資料尋找乙個function，如下圖，輸入一段語音知道是「how are you」,輸入貓的知道是「貓」…
怎樣找出這個function呢？第一，要有一系列的function，即模型。第二，訓練，輸入輸出要對應，例如，輸入猴子的**，輸出「monkey」。訓練的資料可以判斷乙個function的好壞，如下圖：
僅僅判斷function的好壞是不夠的，需要乙個有效率的演算法挑出乙個最好的 function。所以，整體的流程就是，第一步找function的set，第二步就是判斷乙個function的好壞，第三步就是用乙個好的演算法挑出最佳的function。
3、阿爾法狗是通過supervised learning 和reinforcement learning兩種結合實現的。supervised learning類似於旁邊有個老師教你下一步要怎麼做；reinforcement learning類似於在下圍棋中不知道自己走哪步，只知道最後贏了或者輸了。
4、學習的情境有：transfer learning、supervised learning、unsupervised learning、semi-supervised learning 和reinforcement learning。
5、什麼是structured learning?
6、機器學習有三個任務：regression、classification（分類，有些是只用回答yes or no，有些是回答其他的…）、structured learning。
機器學習了解
機器學習的核心是 使用演算法解析資料，從中學習，然後對世界上的某件事情做出決定或 這意味著，與其顯式地編寫程式來執行某些任務，不如教計算機如何開發乙個演算法來完成任務。有三種主要型別的機器學習 監督學習 非監督學習和強化學習，所有這些都有其特定的優點和缺點。監督學習涉及一組標記資料。計算機可以使用特...
機器學習 粗略了解（一）
宣告 本部落格是學習 easy ray 作者的部落格做的筆記 tom mitchell 寫的 machine learning 中給出了乙個比較學術的描述 對於某類任務t和效能度量p,如果乙個電腦程式在t以上以p衡量的效能隨著經驗e而自我完善，那麼我們稱這個電腦程式正在從經驗e學習 任務t 的目的 ...
機器學習筆記（一）
機器學習筆記 1,2課 一.線性回歸模型 1.數學模型 對於乙個具體的問題，x1,x2 是我們所選取的特徵，h x 是我們所建立的模型，其中有n 1個引數。我們希望所建立的數學模型可以很好的刻畫實際問題，而我們所擁有的就是訓練資料集。很自然的，我們希望數學模型可以較好的表述訓練資料集的情況。雖然對訓...