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深度学习(fn)500?下蝲
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 主要内容Q?/strong> W二?机器学习(fn)基础机器学习(fn)h于上世纪50q代Q?959q在IBM工作的Arthur Samuel设计了一个下程序，q个E序h学习(fn)的能力，它可以在不断的对弈中提高自己。由此提Z“机器学习(fn)”q个概念Q它是一个结合了多个学科如概率论Q优化理论，l计{，最l在计算Z实现自我获取新知识，学习(fn)改善自己的这样一个研I域。机器学?fn)是人工的一个子集，目前已经发展多有用的Ҏ(gu)Q比如支持向量机Q回归，决策?wi)，随机林Q强化方法，集成学习(fn)Q深度学?fn)等{，一定程度上可以帮助Z完成一些数据预，自动化，自动决策Q最优化{初步替代脑力的d。本章我们主要介l下机器学习(fn)的基本概c(din)监督学?fn)、分cȝ法、逻辑回归、代价函数、损失函数、LDA、PCA、决{树(wi)、支持向量机、EM法、聚cd降维以及(qing)模型评估有哪些方法、指标等{?/span> 2.1 基本概念2.1.1 大话理解机器学习(fn)本质机器学习(fn)(Machine Learning, ML)Q顾名思义Q让机器d?fn)。这里，机器指的是计机Q是法q行的物理蝲体，你也可以把各U算法本w当做一个有输入和输出的机器。那么到底让计算机去学习(fn)什么呢Q对于一个Q务及(qing)其表现的度量Ҏ(gu)Q设计一U算法，让算法能够提取中数据所蕴含的规律，q就叫机器学?fn)。如果输入机器的数据是带有标{Q就UC有监督学?fn)。如果数据是无标{Q就是无监督学习(fn)?/span> 2.1.2 什么是经|络经|络是按照一定规则将多个经元连接v来的|络。不同的经|络Q具有不同的q接规则。例如全q接(Full Connected, FC)经|络Q它的规则包括：(x) Q?Q有三种层：(x)输入层，输出层，隐藏层?/span> Q?Q同一层的经元之间没有连接?/span> Q?Qfully connected的含义：(x)W?N 层的每个经元和W?N-1 层的所有神l元相连Q第 N-1 层神l元的输出就是第 N 层神l元的输入?/span> Q?Q每个连接都有一个权倹{?/span> 经|络架构 ??-1是一个神l网l系l，它由很多层组成。输入层负责接收信息Q比如一只猫的图片。输出层是计机对这个输入信息的判断l果Q它是不是猫。隐藏层是对输入信息的传递和加工处理?/span>
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| Java1234官方?5Q?/td> | 
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苏公|安?32061202001004?/p>
