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1999)。核机器的一个主要缺点是计算决策函数的成本关于训练样本的数目是线性的。因为第 i 个样本贡献 αik(x, x(i)) 到决策函数。支持向量机能够通过学习主要包含零的向量 α，以缓和这个缺点。那么判断新样本的类别仅需要计算非零 αi 对应的训练样本的核函数。这些训练样本被称为支持向量 (support
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的已知知识表示成先验概率分布 (prior probability distribution)，p(θ)（有时简单地称为 “先验”）。一般而言，机器学习实践者会选择一个相当宽泛的（即，高熵的）先验分布，反映在观测到任何数据前参数 θ 的高度不确定性。例如，我们可能会假设先验 θ 在有限区间中均匀分布。许多先验偏好于“更简单”
回归，由于它们被限制为线性而无法抵抗对抗样本。神经网络能够将函数从接近线性转化为局部近似恒定，从而可以灵活地捕获到训练数据中的线性趋势同时学习抵抗局部扰动。
图神经网络(GNNs)最近变得越来越受欢迎，因为它们能够学习复杂的关系系统或相互作用，这些关系或作用来源于生物学和粒子物理学到社会网络和推荐系统等广泛问题。尽管在图上进行深度学习的不同模型太多了，但迄今为止，很少有人提出方法来处理呈现某种动态性质的图(例如，随着时间的推移而进化的
Bagging。然而，这种参数共享策略不一定要基于包括和排除。原则上，任何一种随机的修改都是可接受的。在实践中，我们必须选择让神经网络能够学习对抗的修改类型。在理想情况下，我们也应该使用可以快速近似推断的模型族。我们可以认为由向量 µ 参数化的任何形式的修改，是对 µ 所有可能的值训练
微的。例如，整流线性单元 g(z) = max{0, z} 在 z = 0 处不可微。这似乎使得 g 对于基于梯度的学习算法无效。在实践中，梯度下降对这些机器学习模型仍然表现得足够好。部分原因是神经网络训练算法通常不会达到代价函数的局部最小值，而是仅仅显著地减小它的值，如图 4.
现在我们来尝试迭代多次，看看效果。 从w=0开始 ```python #w初始值给0 x,y=0.5,0.8 w=0;lr=0.5 #lr学习率=0.5 pred=x*w loss=((pred-y)**2)/2 grad=(pred-y)*x print('自变量：'+str(x))
优解。我们可以通过梯度下降最小化负对数似然达到这一点。通过确定正确的输入和输出变量上的有参条件概率分布族，相同的策略基本上可以用于任何监督学习问题。
Bagging。然而，这种参数共享策略不一定要基于包括和排除。原则上，任何一种随机的修改都是可接受的。在实践中，我们必须选择让神经网络能够学习对抗的修改类型。在理想情况下，我们也应该使用可以快速近似推断的模型族。我们可以认为由向量 µ 参数化的任何形式的修改，是对 µ 所有可能的值训练
解决这个问题的途径之一是使用机器学习来发掘表示本身，而不仅仅把表示映射到输出。这种方法我们称之为表示学习(representation learning)。学习到的表示往往比手动设计的表示表现得更好。并且它们只需最少的人工干预，就能让AI系统迅速适应新的任务。表示学习算法只需几分钟就可以为
深度学习框架有哪些？各有什么优势？
梯度下降和基本上所有的可以有效训练神经网络的学习算法，都是基于局部较也许能计算目标函数的一些性质，如近似的有偏梯度或正确方向估计的方差。在这些情况下，难以确定局部下降能否定义通向有效解的足够短的路径，但我们并不能真的遵循局部下降的路径。目标函数可能有诸如病态条件或不连续梯度的问题
化`。 标准化后所有自变量的均值是0，方差是1。中心化后因变量的均值是0。 这样做可以让梯步下降法的数值更加稳定，更容易找到合适的初始值和学习步长。 一个标准化的方法就是让数据的每一列减去该列的均值，然后除以该列的样本标准差（$sd(x)$）:  $f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$函数在统计学文献中称为`logistic函数`，在机器学习文献中称为`sigmoid函数`。 ```python a=np.linspace(-10,10,100) plt.plot(a,1/(1+np
特征选择 f. 重新定义问题2. 从算法上提升性能 a. 算法的筛选 b. 从文献中学习 c. 重采样的方法3. 从算法调优上提升性能 a. 模型可诊断性 b. 权重的初始化 c. 学习率 d. 激活函数 e. 网络结构 f. batch和epoch g. 正则项 h. 优化目标
要成果就是词向量的学习。 医疗领域深度学习算法可以发现人类无法捕捉到的特征。研究人员利用这些算法对细胞图像进行分类，建立基因组连接，加速药物发明周期。在医疗领域，深度卷积神经网络被应用于癌细胞分类、病变检测、器官分割和图像增强等医疗图像分析金融领域，深度学习被应用于金融欺诈检测
型的深度学习模型有卷积神经网络( convolutional neural network)、DBN和堆栈自编码网络(stacked auto-encoder network)模型等，下面对这些模型进行描述。 卷积神经网络模型 在无监督预训练出现之前，训练深度神经网络通常非常困难
学习步长$\alpha$是一个很重要的参数。 如果太小，算法会收敛的很慢。 如果太大，容易造成算法不收敛，甚至发散。 自变量的标准化，和因变量的中心化，是建立深度学习模型常用的数据预处理方法。 他们的好处，是不仅可以让梯度下降法的数值表现的更加稳定，还有助于我们找到合适的初始值和步长。
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