qq_62555685的博客

在上一节课，学习了一个神经元的结构，如图所示，输入x，它有一个权重w，偏置b加在预测值y​上，它表示一个线性的函数y​=wx+b，画出来是一条直线，因此它成为线性的模型linear model。局限性/缺点：无法实现一些复杂任务，如把正方形和三角形分开、拟合分段函数。那么一个神经元不行，我们思考多个神经元组合连接在一起行不行？

见到xxx，做xxx也就是 输入规则和数据，输出答案。穷尽象棋中的所有棋面情况（if-elif-else），作为规则；当前的象棋棋面，作为数据。电脑见到某棋面，去找到对应的规则，下下一步棋。而现在的数据太大了，例如围棋，没办法穷尽所有的规则，只能靠机器自己学一套规则输入答案和数据，让电脑自己学到规则把当前的棋面给电脑，再告诉电脑该怎么走，电脑只知道一部分情况，它要根据这一部分情况，推出自己的一套规则，以后它见到新的棋面，才知道该如何走。狭义的机器学习（除去深度学习的机器学习）：基于数学。