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第一讲到这里就结束了，第二讲看了一点，其中关于人工智能机器学习概念，除了公式的定义之外，用类比的方法讲的非常的简单易懂 有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。强化学习说的非常厉害，适用于下棋和游戏这一类领域，基本逻辑是正确就奖励，错误就惩罚来做一个学习。 那么无监督学习的典型应用模式是什么呢？说出来
机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化 (generalization)。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以访问训练集，在训练集上计算一些度量误差，被称为训练误差 (training
随着深度学习的引入，基于深度学习的图像检索技术，主要是将深度学习方法应用在图像检索中的特征提取模块，利用卷积神经网络提取图片特征。主要步骤即给定一张图片，通过卷积神经网络对图片进行特征提取得到表征图片的特征，利用度量学习方法如欧式距离对图片特征进行计算距离，对图片距离进行排序，得
入对应不同的输出，那么训练误差可能会大于零）。最后，我们也可以将参数学习算法嵌入另一个依所需增加参数数目的算法来创建非参数学习算法。例如，我们可以想象一个算法，外层循环调整多项式的次数，内存循环通过线性回归学习模型。理想模型假设我们能够预先知道生成数据的真实概率分布。然而这样的模
支持向量机的一个重要创新是核技巧 (kernel trick)。核策略观察到许多机器学习算法都可以写成样本间点积的形式。例如，支持向量机中的线性函数可以重写为： 其中，x(i) 是训练样本，α 是系数向量。学习算法重写为这种形式允许我们将 x替换为特征函数 φ(x) 的输出，点积替换为被称为核函数
过拟合，欠拟合过拟合（overfitting）：学习能力过强，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。欠拟合（underfitting）：学习能太差，训练样本的一般性质尚未学好。下面是直观解释：
h 的几何深度学习扩展库 3 TensorFlow TensorFlow - Google 使用数据流图进行可扩展机器学习的计算 TensorLayer - 面向研究人员和工程师的深度学习和强化学习库。 TFLearn - 深度学习库，具有更高级别的
因为这个求和包含多达指数级的项，除非该模型的结构允许某种形式的简化，否则是不可能计算的。目前为止，无法得知深度神经网络是否允许某种可行的简化。相反，我们可以通过采样近似推断，即平均许多掩码的输出。即使是 10 − 20 个掩码就足以获得不错的表现。然而，一个更好的方法能不错地近似
对抗样本也提供了一种实现半监督学习的方法。在与数据集中的标签不相关联的点 x 处，模型本身为其分配一些标签 yˆ。模型的标记 yˆ 未必是真正的标签，但如果模型是高品质的，那么 yˆ 提供正确标签的可能性很大。我们可以搜索一个对抗样本 x′，导致分类器输出一个标签 y′ 且 y′
正如我们已经看到的，最近邻预测和决策树都有很多的局限性。尽管如此，在计算资源受限制时，它们都是很有用的学习算法。通过思考复杂算法和 k-最近邻或决策树之间的相似性和差异，我们可以建立对更复杂学习算法的直觉。
当数据的维数很高时，很多机器学习问题变得相当困难。这种现象被称为维数灾难 (curse of dimensionality)。特别值得注意的是，一组变量不同的可能配置数量会随着变量数目的增加而指数级增长。维数灾难发生在计算机科学的许多地方，在机器学习中尤其如此。 由维数灾难带来的一个挑战是统计挑战。如图5
最常用的方法是输出模型在一些样本上概率对数的平均值。通常，我们会更加关注机器学习算法在未观测数据上的性能如何，因为这将决定其在现实生活中的性能如何。因此，我们使用测试数据来评估系统性能，同训练机器学习系统的数据分开。性能度量的选择或许看上去简单且客观，但是选择一个与系统理想表现
是输出模型在一些样本上概率对数的平均值。 通常，我们会更加关注机器学习算法在未观测数据上的性能如何，因为这将决定其在现实生活中的性能如何。因此，我们使用测试数据来评估系统性能，同训练机器学习系统的数据分开。性能度量的选择或许看上去简单且客观，但是选择一个与系统理想表现对应的性能度量通常是很难的。
带着这些学习目标，让我们一起学习深度学习的内容吧～ 目录 深度学习简介 训练法则 正则化 优化器 神经网络类型 常见问题 1. 深度学习简介 首先，我们看下如下图传统机器学习和深度学习的一种比较。众所周知深度学习是属于机器学习，但是由于大多数深度学习的样本是没有标签的，而且在神
数据的维数很高时，很多机器学习问题变得相当困难。这种现象被称为维数灾难 (curse of dimensionality)。特别值得注意的是，一组变量不同的可能配置数量会随着变量数目的增加而指数级增长。由维数灾难带来的一个挑战是统计挑战。如图5.9所示，统计挑战产生于 x 的可能
较大时，Cramér-Rao 下界(Rao, 1945; Cramér, 1946) 表明不存在均方误差低于最大似然学习的一致估计。因为这些原因（一致性和统计效率），最大似然通常是机器学习中的首选估计。当样本数目小到会过拟合时，正则化策略如权重衰减可用于获得训练数据有限时方差较小的最大似然有偏版本。
learning，DL） 表示学习的理想很丰满，但实际中人们发现从数据的原始形式直接学得数据表示这件事很难。深度学习是目前最成功的表示学习方法，因此，目前国际表示学习大会（ICLR）的绝大部分论文都是关于深度学习的。深度学习是把表示学习的任务划分成几个小目标，先从数据的原始形式中先学习比较低级的表
非常小。另一方面，实验中梯度下降似乎可以在许多情况下逃离鞍点。Goodfellow et al. (2015) 可视化了最新神经网络的几个学习轨迹，给了一个例子。这些可视化显示，在突出的鞍点附近，代价函数都是平坦的，权重都为零。但是他们也展示了梯度下降轨迹能够迅速逸出该区间。Goodfellow
点和输入区域之间形成一一对应的关系。每个叶结点将其输入区域的每个点映射到相同的输出。决策树通常有特定的训练算法，超出了本书的范围。如果允许学习任意大小的决策树，那么可以被视作非参数算法。然而实践中通常有大小限制作为正则化项将其转变成有参模型。由于决策树通常使用坐标轴相关的拆分，并
(Neal, 1996)比Dropout表现得更好 (Srivastava et al., 2014)。当有其他未分类的数据可用时，无监督特征学习也比Dropout更有优势。
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