1.什麼是機器學習？
1.1.本質
根據歷史看到的樣本，總結規律。
1.2.機器學習vs專家規則
機器學習
專家規則
說明樣本
全量樣本
抽樣樣本
（優點：最少資料獲得最多資訊
缺點：很難做到絕對隨機，隨機取樣的誤差不好控制）
規律海量規則
微觀級的事物描述（10e9-10e12）
（特徵更多，規律更精細）
幾百條規則
特徵數量有限（10e2-10e3）
規則：
根據特徵（屬性）對樣本分類
特徵的多少決定了分類的個數
總結機器總結
(能夠看海量樣本，總結海量規則的核心原因)
專家總結
收納盡可能多的資料，挖掘長尾價值
選取最有效的資料，發揮頭部價值
1.3.機器學習基本原理
定義乙個損失函式（錯誤率），嘗試所有的劃分方法，取損失函式最小的劃分方法。
舉例說明：linear regression（單變數線性回歸）
步驟函式
含義公式
說明假設函式
hypothesis function
模型
x是特徵
損失函式
loss function
衡量**值和真實值的差距
求解θ0，θ1，
使得對於訓練樣例(x,y)，
hθ(x)hθ(x)最」接近」y
梯度下降法
找到損失函式的區域性極小值點
實際問題
問題解決方法
窮舉劃分方法，導致計算量太大
mini batch
剪枝過擬合
正則懲罰
人工智慧入門01 什麼是人工智慧
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人工智慧是一門研究如何構造智慧型機器 智慧型計算機 或智慧型系統，使它們能夠模擬 延伸和拓展人類智慧型的學科。個人理解就是 研究人的智慧型，並且把人的智慧型放到機器上面，代替人思考。人工智慧發展簡史 孕育階段 1.亞里斯多德三段論 2.英國哲學家培根 知識就是力量。3.萊布尼茨 建立一種通用的符號語...
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