Python神经网络学习(三)--机器学习--西瓜书学习笔记

前言

最近跟老师学习西瓜书，正好和之前的学习路程重合，便结合在一起更新，也建议大家跟着看看机器学习的内容，根据我的理解（不一定对），学习路线应该是：

机器学习->深度学习（包含神经网络）

那么今天从西瓜书的绪论开始吧，我会尽量把我学到的以及书上难懂的讲清楚。一起加油！！

我不会直接系统说大量的定义，而是在文章中慢慢渗透进去，慢慢理解。

机器学习

什么是机器学习？

根据百度百科的定义：

是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

通俗来讲，机器学习，就是使机器通过某种方法，学习到我们想让他学习到的东西，比如前两讲，我们使“机器”学习到了如何给他一个华氏度，他计算出摄氏度，我们使一个“机器”学会怎么分辨玫瑰和月季，这就是机器学习的实例。

而在这个过程中，我们给机器一些例子，让他们学习。

机器学习的过程

正如前两讲中，我们通过一个初始的公式+一些我们已知的数据，可以慢慢慢慢的计算出最后较为精确的公式，从而帮助我们分析计算。

而这个过程，就是机器学习的过程。而给出已知数据，通过已知数据调整系统参数的过程，可以近似的认为机器在上课。

通过上述的内容，我们可以把过程化简为下面的流程图：