机器学习笔记

• 1、什么是表征学习？
      在机器学习中，特征学习或表征学习[1]是学习一个特征的技术的集合：将原始数据转换成为能够被机器学习来有效开发的一种形式。它避免了手动提取特征的麻烦，允许计算机学习使用特征的同时，也学习如何提取特征：学习如何学习。

机器学习任务，例如分类问题，通常都要求输入在数学上或者在计算上都非常便于处理，在这样的前提下，特征学习就应运而生了。然而，在我们现实世界中的数据例如图片，视频，以及传感器的测量值都非常的复杂，冗余并且多变。那么，如何有效的提取出特征并且将其表达出来就显得非常重要。传统的手动提取特征需要大量的人力并且依赖于非常专业的知识。同时，还不便于推广。这就要求特征学习技术的整体设计非常有效，自动化，并且易于推广。

特征学习可以被分为两类：监督的和无监督的，类似于机器学习。

• 2、什么是神经网络?
      神经网络是通过多层由内部相连的节点组成的网络的一个学习算法。它的命名是受到神经系统的启发，它的每一个节点就像神经系统里的神经元，而每一条边就像一条突触。神经网络里面的每一条边都有对应的权值，而整个网络则定义运算法则将输入数据转换成为输出。神经网络的网络函数通过权值来刻画输入层跟输出层之间的关系。通过适当的调整网络函数，可以尽量最小化损耗的同时解决各种各样的机器学习任务。