久蔡合子

在jupyter中，我们可以使用？指令在另一个浏览器窗口中显示文档，list?与 help(list)相同 ，list?将显示实现该函数的python代码。

简单来说，机器学习就是做出预测。

注释#@save是一个特殊的标记，会将对应的函数、类或语句保存在d2l包中。因此，以后无需重新定义就可以直接调用它们（例如，d2l.use_svg_display()）。定义函数，画出函数和x=1时点的切线。

L1范数，向量元素绝对值之和，受异常值的影响较小。

练习使⽤pandas预处理原始数据，并将原始数据转换为张量格式。

pytorch数据基本操作

过拟合＋欠拟合

损失函数（L1 Loss，L2 Loss，鲁棒损失）蓝色：y=0，y’变化。代表了y’对y的偏离程度。绿色：e^(-L) ，损失函数的似然函数，似然函数：用样本求模型的参数以获取总体分布。代表y’在哪里取值时，这个y’对应的参数概率是最大的。橙色：损失函数的梯度梯度下降中，我们是根据它的负梯度方向来更新参数，所以其导数决定了如何更新我们的参数，即决定了每次更新的step，梯度越大参数更新的力度越大，反正亦然。但是有时我们并不像梯度较大时，step较大，此时可以用L1 Loss。定义：绝对

softmax，交叉熵