1. Machine Learning概述

1.1 什么是ML

Machine Learning ≈ Looking for Function

两大类任务（回归与分类）

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1.2 Framework of ML

2. 基本步骤（基础版：线性模型）

2.1 function with unknown

2.2 Define Loss from Training Data

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2.3 optimization

2.4 summary

接下来看一下根据我们学习出来的w与b进行预测的结果与真实结果的对比

是否在图中发现什么规律？

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3. 基础步骤（进阶版：非线性模型）

3.1 引入

线性模型有严重的model bias的问题

我们希望用一个常数加上一系列蓝色的set造出来红色曲线

这个蓝色的set是什么呢？

由此便由一个常数和一组sigmoid函数构造出一个非线性的红色曲线

我们对比一个线性与非线性模型

具体看一下这个非线性曲线的真实构造

3.2 function with unknown

3.3 Define Loss from Training Data

3.4 optimization

我们进行实际操作时模型的参数是如何更新的呢？

举例说明一下：

为什么要设置batch size呢？

梯度下降的每一轮迭代下，要计算所有数据的损失函数值，然后计算每个参数的偏导数，来求出目前的梯度方向。

但是在计算损失函数的过程中，需要把每个数据点都计算出来，有的时候，数据可能有几百万甚至更多，这个时候可能迭代速度就会明显下降下来了。所有这个时候有了一种 mini-batch gradient descent 小批量梯度下降，把数据分成一个一个的batch，然后每计算一个batch，就更新一次梯度，也就是说现在梯度下降中，每次迭代不是计算全部数据的损失函数，而是一个batch的损失函数。这样可以加快训练的速度，还有模型收敛的速度。因为以前要把所有数据都过一遍模型才能得到更新，现在模型的更新更频繁了。