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记录 📝

• 谷歌机器学习文档：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course?hl=zh-cn
• TensorFlow.js 官方文档：https://www.tensorflow.org/

1️⃣ 机器学习

机器学习是什么？

• 机器学习是对能通过经验自动改进对计算机算法对研究
• 机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准

案例

• 线性回归
• 逻辑回归
• 图片分类
• 语音助手

2️⃣ 神经网络

什么是神经网络？

• 人工神经网络是一种运算模型（就是输入输出的映射），由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成
• 每个神经元里存储着若干权重（weight）、偏置（bias）、和一个激活函数（activation）
• 输入乘上权重加上偏置，经过激活函数得到输出
• 激活函数用于添加一些非线性变换
• 神经网络通常包含一个输入层、若干隐藏层、一个输出层
• 输入层通常不用于计算神经网络的层数

什么是神经网络的训练？

• 给大量输入和输出，算出神经网络里所有神经元的权重、偏置，然后给定新的输入，可以算出新的输出
• 在机器学习里，输入输出被称为特征和标签，大量输入输出被称为训练集

如何训练神经网络？

• 初始化：随机生成一些权重和偏置
• 计算损失：给定特征，计算出标签，得到它与真实标签相差多远
• 优化：微调权重和偏置，使损失变小

前向传播与反向传播

• 前向传播： 将训练数据的特征送入网络，得到标签
• 反向传播： 计算损失并优化

3️⃣ 线性回归任务

什么是线性回归？

• 利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法

4️⃣ 归一化

什么是归一化？

• 把大数量级特征转化到较小的数量级下，通常是[0,1]或[-1,1]

5️⃣ 逻辑回归