《PyTorch深度学习实践》学习笔记—— 第1讲 Overview

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前言

本文仅为个人学习记录，便于以后查看使用。

1 算法

四种：

1. 穷举法
2. 贪心法
3. 分治法
4. 动态规划

2 框架

只是包含关系，如表示学习只是机器学习的一部分。

3 学习系统发展

4 维度诅咒

假设1个维度上取10个样本可做到贴近实际分布，则2个维度需要10²=100个样本，3个维度需要10³=1000个样本……N个维度就需要10^N个样本。

压缩空间

把N维空间压缩到3维。

线性

设有一个N×1的矩阵，想压缩成3×1，则需要找一个3×N的矩阵即可实现。

流形

5 深度学习系统与以前的差别

传统的机器学习中，特征学习（无标签。无监督学习中有很多都用来学习特征）和学习器（有标签）是分开学习的。
深度学习：所有的训练过程都是统一的，所以也将深度学习叫做端到端的训练过程。

6 机器学习策略