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机器学习入门——浅谈神经网络 1. 机器学习入门——浅谈神经网络 机器学习的核心是解决回归问题，即让机器学会观察和总结规律。回归问题可以看作是曲线拟合问题，即找到一条curve，使得样本点和曲线之间的误差最小。梯度下降法是一种常用的解决回归问题的方法，它通过不断旋转和移动直线，使得误差之和达到最小。 2. 梯度下降法 梯度下降法是一种迭代算法，它通过不断旋转和移动直线，使得误差之和达到最小。梯度下降法的实质是不断修改直线的斜率和偏移值，使得误差达到最小。在旋转的过程中，每次旋转都计算一次误差之和，当误差之和达到最小时，停止旋转。 3. 最小二乘法 最小二乘法是一种解决回归问题的方法，它通过最小化误差的平方和来找到最佳的直线拟合。最小二乘法的思想是，找到一条直线，使得样本点和直线之间的误差平方之和最小。 4. 函数曲线和梯度下降 函数曲线是一种展示误差之间关系的图形。梯度下降法可以看作是在函数曲线上寻找最小值的过程。函数曲线的形状可以是凸函数、凹函数或其他形状。梯度下降法可以陷入局部最优解，因此需要注意。 5. 学习率和收敛 学习率是梯度下降法中一个重要的参数，它决定了每次旋转的幅度。如果学习率太高，可能导致切线旋转过度而无法收敛。如果学习率太低，可能导致收敛速度太慢。 6. 微分和导数 微分是求曲线切线的工具，求出的切线斜率叫做导数。导数是梯度下降法中的一个重要概念，它决定了每次旋转的方向和幅度。 7. 线性回归和多项式回归 线性回归是一种最简单的回归模型，它假设样本点之间存在线性关系。多项式回归是一种扩展的回归模型，它可以拟合更多种类的曲线。多项式回归可以增加更多的参数和特征，使得模型更加复杂。 8. 回归分析的应用 回归分析有很多实际应用，如预测股票价格、气候变化等。回归分析可以帮助我们发现数据之间的规律和关系，从而预测未来事件的发生。 机器学习入门——浅谈神经网络是机器学习的基础知识，它们都是解决回归问题的方法和思想。只有掌握了这些基础知识，才能更好地学习和应用机器学习技术。