李宏毅老师机器学习笔记(第一节--基本概念)

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机器学习（Machine Learning）（Looking for Function）
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一、The types of Function

1、Regression: The  function outputs a scalar 输出一个数量2、Classification :Given options(classes),the funciton outputs the correct one.输出一个正确的选项3、Structured Learning(结构化学习)4、Create something with structure(输出结构化的东西)

二、怎样找到一个Function

模型名称：Linear models
以YouTube的后台推送数量说明
1、Function with Unknown Parameters
设y=b+w*x(1)
y:明天的推送数量
w和b是未知参数
2、定义一个Loss函数L(b,w)
Loss:how good a set of value is
从后台数据中进行比对：
具体做法：将前一天的阅读量为x , b 和w 任取，带入程式后计算与后一天阅读量的差的绝对值e，最后对这些差的绝对值e取平均值L（e可以取差的平方）
在这里插入图片描述
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最后通过数据计算出b和w的最佳值
例：YouTube的计算结果：

3、Optimization（最佳化）（只对w进行描述，b的计算方法相同）

方法：Gradient Descent

1、随机选去一个w0点，计算w0对L的微分（切线斜率）
切线斜率值为负，则表示需要增大w
切线斜率值为正，则表示需要减小w
另一个影响因素：learning rate(学习速率)（自己设定）
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值过大表示修改的跨度大，值过小表示修改的跨度小
新的计算结果为
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在采用之前的方法重复计算，不断更新w的值，直至找到最佳的值
Gradient Descent 的缺点：
当计算到Local minima(局部极小点)会停止计算
在这里插入图片描述
扩展到两个参数时:

不断更新w和b的值，直到找到最佳点

人为干涉作进一步的优化
可以令
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以上可以统称为Linear model(线性模型) 因显示情况的复杂性，我们需要找出一种更加适合的模型
在这里插入图片描述
对于一个分段函数我们就可以将其表示为
其中C 表示常数
对于分段函数的每一个分段都可以用一个Sifmoid Function来表示，最后将每一个分段进行相加
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综合之前的线性模型得出的结论后可得
在这里插入图片描述
进一步转化，将sigmoid函数中的式子转化为线性代数即

可化为（i:1,2,3 j:1,2,3）

则可以表示为
r = b + w*x

令

故

x表示未知参数
未知变量：w 第一个b表示数值第二个b表示向量 c
计算Optimization L表示所有的y与标准y^的差的平均值
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