机器学习总结

小样本数据

• 对分类来说，小样本分类一般用SVM，随机森林（kd-tree），GBDT等算法。
• 对回归而言，径向基函数网络

大样本数据

神经网络，多层感知机

强化学习

机器学习分为三类，有监督、无监督、强化学习
强化学习是无标签学习，但是每一步有一个reward

TensorFlow

Tensor定义：https://blog.youkuaiyun.com/ztf312/article/details/72859014
TensorFlow运算高效：https://www.sohu.com/a/198050263_99952800

tensor是一种储存数据的方法，定义一维的tensor为向量，二维的tensor为矩阵，三维的tensor为一系列矩阵，还有定义的n维tensor，都是用来储存数据的。
而tensorflow则是对储存好数据的tensor进行运算，它的运算可以用GPU加速，并且作微分非常高效，可以快速求取梯度值。