【机器学习笔记】第一章绪论

一，一些概念

1.损失函数;反映预测结果和实际结果的差异
2.泛化能力：模型适用于新样本的能力
3.过拟合：模型在训练集上表现很好，但是泛化能力

二，机器学习全流程

其中数据预处理

深度学习：人工神经网络为架构的表征学习，通过神经网络层次化的结构输入逐层进行特征提取和处理。
强化学习：智能体和动态环境之间进行交互以学习策略问题。