机器学习概述

• 机器学习定义

机器学习是人工智能的一个分支，使用计算机设计一个系统，使它能够根据所提供的训练数据按照一定的方式来学习；并随着训练次数的增加，该系统可以在性能上不断学习和改进；通过参数优化的学习模型，能够用于预测相关问题的输出。

• 机器学习分类

无监督学习、有监督学习、增强学习。

• 机器学习的内涵和外延

1、机器学习可以解决什么

a) 给定数据的预测问题

     数据清洗/特征选择

     确定算法模型/参数优化

     结果预测

2、不能解决什么

 a) 大数据存储/并行计算

 b)  做一个机器人

• 机器学习的一般流程

1. 1. 数据收集 2.数据清洗 3.特征工程 4.数据建模

• 导数

导数即曲线的斜率，是曲线变化快慢的度量，二阶导数是斜率变化快慢的反映，表征曲线的凹凸性。二阶导数连续的曲线往往是“光顺的”。

 

 

 

•  方向导数

如果函数z=f(x,y)在点P(x,y)是可微分的，那么函数在该点沿任一方向L的方向导数都存在