机器学习/深度学习----拒绝摆烂第1天/第2天/第3天

一.机器学习就是自动找函数表达式
（1）将一堆语音信号变成文字输出
（2）将图片信息变成文字输出
（3）将棋盘下棋的下一步装换成落子所在的格子位置
（4）智能客服中，输入某一句话得到相应的回答

二.预测、分类、产生
三.（1）带标签的数据（就是告诉机器要输出的值）。
（2）每一个的函式的损失值（Loss）=正确的输出/总共的输出值。
Loss越小，说明此时的F（函数）越接近正确理想的F。
(3)一般是先进行supervised learning（有监督的学习，就是要详细的知道每一步要下的位置，达到最后win的目标），然后再进行reinforcemenr learning(强化学习，经过许多步，然后自己探索出策略，也就是引导式学习）
(4)预测->分类->RNN/CNN
CNN中的前沿研究（可解释AI、对抗攻击、网络压缩）

四.Regression
1.
(1)股票市场预测
f(股票十年内的数字资料）=明天股票的趋势
（2）自动驾驶
f（车上的sensor感知到的马路上的东西）=方向盘的角度
（3）推荐系统
f（使用者A 商品B）=购买的可能性

2.模型
衡量一个模型参数的好坏 用LOSS函数