1、用自己的話說明機器學習的四大分類： classification (分類)、 clustering (聚類)、regression (回歸)、dimensionality reduction (降維)。
1、回歸是對已有的資料樣本點進行擬合，再根據擬合出來的函式，對未來進行**。商品**走勢的**就是回歸任務。
2、分類需要先找到資料樣本點中的分界線，再根據分界線對新資料進行分類，分類資料是離散的值，比如識別領域會經常用到分類任務。
3、聚類是根據樣本之間的相似度，將一批資料劃分為多個組。
4、降維是減少資料的維度，對資料進行降噪、去冗餘，方便計算和訓練。如圖表視覺化，我們進行資料分析時，通常會將高維模型降為三維或二維圖表，便於直觀分析。
2、用自己的話說明正向傳播、反向傳播、梯度下降。
1、正向傳播就是已知引數和公式一步步的計算求得解。
2、反向傳播就是已知答案和公式一直盲猜未知數計算，直到接近答案求得引數。
3、梯度下降就是延梯度下降方向求解極小值，梯度向量接近於0的時候求得最小值。
3、用自己的話說明梯度消失和梯度**原因。
在對啟用函式求導時，其導數的取值範圍w在0和1之間，當求導層數過多時，小於0的值不斷相乘，最後就導致梯度消失的情況出現。同理，梯度**的問題也是如此，最後大於1的值不斷相乘，就會產生梯度**。
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