导绪论

AI vs ML vs DL

英文	中文	通俗解释
AI	人工智能	让机器像人一样做事（目标）
Machine Learning	机器学习	让机器从数据里自己找规律（实现 AI 的方法）
Deep Learning	深度学习	用多层结构找规律（ML 的高级版）

AI ⊇ ML ⊇ DL;

机器学习本质

机器学习 ≈ 找一个好用的 f(x)

函数的分类:

1. 回归(Regression):输入多个影响因素，输出一个具体的数
2. 分类(Classification):输入多个数据，在数据里选择一个

线性回归

• 确定函数的样子
• 定义损失函数
• 找到 “最好用的公式”（优化：梯度下降公式）

确定函数的样子

y=b+wx₁

定义损失函数

简单损失函数：

找到 “最好用的公式”（优化：梯度下降公式）

线性回归的问题：公式太简单，只能表示直线

Sigmoid 函数：

ReLU函数

这个公式是：

$$y = b + \sum_{i} c_i \cdot \text{sigmoid}\left(b_i + w_i x_1\right)$$