2、深度学习入门指南

深度学习入门指南

1. 机器学习概述

机器学习是计算机科学的一个研究领域，旨在让计算机基于输入的示例来学习并实现相关系统和算法。其挑战在于使计算机能够自动识别复杂模式，并做出尽可能明智的决策。整个学习过程需要以下两种数据集：
- 训练集 ：用于训练机器学习算法的知识库。在此阶段，可以根据性能调整机器学习模型的参数（超参数）。
- 测试集 ：仅用于评估模型在未见过数据上的性能。

学习理论运用了来自概率论和信息论的数学工具，有助于评估不同方法的最优性。机器学习主要有三种学习范式：
| 学习范式 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 监督学习 | 基于大量预分类的示例，已知每个输入示例所属的类别。关键问题是泛化，即系统在分析少量示例后，应能为所有可能的输入生成有效的模型。训练通过最小化损失或成本函数来进行，系统会调整内部可编辑参数（权重）以减少误差。包括分类和回归任务，常见算法有决策树、决策规则、神经网络和贝叶斯网络等。 |
| 无监督学习 | 训练阶段提供的输入集未标注所属类别。常用于聚类问题，通过定义对象间的相似度度量，寻找彼此更相似的对象簇。 |
| 强化学习 | 强调系统通过与环境的交互来学习。系统根据从环境中获得的反馈调整参数，例如模拟棋手根据先前步骤的结果改进表现的系统。当前的强化学习研究具有高度跨学科性，涉及遗传算法、神经网络、心理学和控制工程等领域的研究人员。 |

2. 深度学习的定义与原理

深度学习是机器学习的一个研究领域，基于特定的学习机制。其特点是努力创建多层次的学习模型，更深层次以先