Machine Learning introduction

最新推荐文章于 2026-01-08 20:27:01 发布

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#深度学习 #机器学习

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本文介绍了机器学习的基本概念，包括回归与分类任务，并详细阐述了常用的评估指标，如平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）。此外，还提及了在概率分布情况下的交叉熵损失。讨论了训练过程中的epoch与update的区别，以及神经网络结构中的层与深层学习的关系。

Machine Learning
Machine Learning $≈\approx$ looking for funtion
Regression：找一个函数输出一个数值
classification：给出一些选项，给出一个函数输入正确的一个
请添加图片描述

MAE：e = $∣y−y^∣|y-\hat{y}|$ L is mean absolute error(MAE)
MSE：e = $(y−y^)2(y-\hat{y})^2$ L is mean square error(MSE)
IF y and $y^\hat{y}$ are both probability distribution $→\to$ Cross-Entopy 请添加图片描述
epoch和update不是同一个东西：epoch是训练的次数(看分多少的batch)，update是要看每个epoch的batch里面的个数。
多个Neuron构成Layer，多个Layer构成Deep，简称Deep Learning

未完待续！