什么是机器学习？

        机器学习就是自动找函式的一个过程。

那我们一般都需要找什么样子的函式？

1.Regression（线性回归）:数据通过函式后得到一个数值。

2.Binary Classification（二分类）:数据通过函式后得到两个选项中的一个。 

3.Multi-class Classification（多分类）:数据通过函式后得到多个选项中的一个。

 4.Generation（产生）:特殊的一类，数据通过函式后不再是得到简单的一个数字或者选项，而是产生一些更高级，有结构的复杂东西，例如：文句，二次元人物等等，通俗来讲就是创造。

那我们怎样告诉机器我们想找什么样的函式呢？

1.Supervised Learning(监督学习)

         监督学习最主要的标志就是，我们输入数据时伴随着给每个数据提供属于他的标签。比如我们输入一个猫的图片，就给他标注成“猫”。我们输入一只狗的图片，就给他标注成“狗”。那当我们训练完数据过后再拿一张新的图片传入到函式中后，就能得到这张图片到底是属于猫还是狗。

然而有时候我们的函数不一定能输出正确的结果，所以我们一般用Loss也就是损失来描述我们有多大的程度上没有得到正确的结果。

值得庆幸的是，接下来我们的机器会自动的找出Loss最低的函式。

2.Reinforcement Learning(强化学习)

        强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在强化信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcement learning system)如何去产生正确的动作。由于外部环境提供的信息很少，RLS必须靠自身的经历进行学习。通过这种方式，RLS在行动-评价的环境中获得知识，改进行动方案以适应环境。最大的特点是设立奖惩制度，已达奖赏最大化。

 

3.Unsupervised Learning(无监督学习)

         区别于监督学习的最大特点是没有标签。

Regression

        上文我们说到Regression最大的特点就是数据通过函式后得到一个数值。

         那我们怎么来找到一个回归类的函式呢？我们来举一个宝可梦进化的例子，我们给定一只宝可梦具有Combat Power(战力值)，种类，hp,高度，重量等等，经过我们的函式后得到一个预估的进化后的cp值。

 那第一步，我们要找到一个模型。我们先找一个简单的线性模型，b为偏置，w为每个特征的权重，他们刚开始都可以为任意值。

 然后第二步则是该考虑我们选取的函式的优劣，为了简化我们只考虑初始cp值这一个特征，我们假设我们抓了10只宝可梦。并将10个宝可梦的数据放入我们所选的函式中，得到我们预测的宝可梦进化后的cp值。

 那我们怎么评价我们选取函式的优劣呢，这就用到我们上文说过的Loss,也就是损失。我们通过建立一个损失函数L(f)来得到我们损失的值，越大代表我们损失的越大，函式也就越差。

那第三步我们就要找到该模型下最好的函式，通过改变偏置b和权重w的值，使损失函数的值达到最小，从而得到最好的函式。

 如何得到最小的损失函数值，也就是得到w和b呢？

        我们引入梯度下降法来求最小损失函数。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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