目标函数
- 当任务在试图预测数值时，最常⻅的损失函数是平⽅误差(squared error)，即预测值与实际值之差的平⽅。
- 当试图解决分类问题时，最常⻅的⽬标函数是最小化错误率，
我们通常将可⽤数据集分成两部分：训练数据集⽤于拟合模型参数，测试数据集⽤于评估拟合的模型。
无监督学习
数据中不含有“⽬标”的机器学习问题为⽆监督学习。例子
- 聚类
- 主成分分析
- 因果关系
- 概率图模型
- 生成对抗网络
广播机制
节约内存。
深度学习基础
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