2023-08-09 李沐机器学习day1

视频课程PPT：Practical Machine Learning — Practical Machine Learning (d2l.ai) 

网站：《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)

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1.引言 

机器学习的关键包含：数据、模型、目标函数以及优化算法。

数据包含着例如原始数据、竞赛数据以及学术数据，在李沐老师的视频里面提到了一下几个数据集推荐：

Machine Learning Datasets | Papers With Code

Find Open Datasets and Machine Learning Projects | Kaggle

Dataset Search (google.com)

TensorFlow Datasets

TensorFlow Datasets

Registry of Open Data on AWS

目标函数：在机器学习中，我们需要定义模型的优劣程度的度量，这个度量在大多数情况是“可优化”的，这被称之为目标函数（objective function）

优化算法：搜索出最佳参数，以最小化损失函数，目前常用梯度下降（gradient descent）。

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机器学习常包含监督学习（supervised learning）、半监督学习（Semi-supervised-）无监督学习（unsupervised learning）以及强化学习（reinforcement learning）

 2.预备知识

2.1数据操作

张量: n维数组，也称为张量（tensor）。张量类支持自动微分

笔记 | 什么是张量（tensor）& 深度学习 - 知乎 (zhihu.com)

什么是张量？ - 知乎 (zhihu.com)