给你一拳

4.1学习就是参数估计 （不总结，不思考，看了也是白看????） 本节主要是讲如何获取数据，选择模型并估计模型的参数，以便对新数据给出良好的预测。 如图所示，给定输入数据和相应的期望输出（ground truth）以及权重的初始值，模型输入数据（前向传播），然后通过把结果输出与ground truth进行比较来评估误差。为了优化模型的参数，其权重（即单位权重变化引起的误差变化，也即误差相对于参数的梯度）通过使用对复合函数求导的链式法则进行计算（反向传播）。然后，权重的值沿导致误差减小的方向更新。不

在学习Pytorch的时候，有些函数的功能还是不知道，书里也不可能全部详尽的介绍，因此，需要自己多查多看。 Pytorch：torch.ge()、torch.gt()、torch.le()、torch.lt() 函数的作用 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40522801/article/details/106579068 ...

张量： 1.张量是PyTorch中基本的数据结构。张量是一个数组，即一种存储数字集合的数据结构，这些数字可通过索引单独访问，也可通过多个索引进行索引。 2.张量与list的区别 Python列表或数字元组（tuple）是在内存中单独分配的Python对象的集合； PyTorch张量或NumPy数组（通常）是连续内存块上的视图（view），这些内存块存有未封装（unboxed）的C数值类型。 3.张量与存储 数值分配在连续的内存块中，由torch.Storage实例管理。存...

1.1机器学习 答：计算机程序利用经验 E 学习任务 T，性能是 P，如果针对任务 T 的性能 P 随着经验 E 不断增 长，则称为机器学习。 ...

PS:最近在看台大李宏毅老师和吴恩达老师的机器学习课程，同时也看了点周志华老师的西瓜书以及动物书，也浏览了知乎上很多答案，由于看的内容不及几分，还有很多继续看完学完，只是算是基本有了些了解，明白了机器学习和数据挖掘，数据分析的区别，以及深度学习与机器学习的区别，机器学习中入门概念等。还是一边总结一边学习。事实上，做笔记还是电子更方便，也更容易补充，但是做计划我还喜欢写出来。——7.16 1.机器...