机器学习基础：超参数与优化方法

"这篇内容是关于机器学习基本概念的简介，源自李宏毅的深度学习课程笔记。讨论了超参数、模型训练以及优化方法等核心概念。" 在机器学习领域，我们经常面对的问题是找到一个合适的函数来描述数据集中的规律。这个过程被称为“机器学习”，目标是通过数据寻找一个能够准确预测输出的函数。例如，在文本分类任务中，我们可以寻找一个函数，用于判断输入的文本是否为垃圾邮件；在图像识别任务中，目标则是找出能正确识别图片类别的函数。 超参数（hyperparameter）是我们在训练模型时需要预先设定的参数，它不通过模型训练过程更新，而是直接影响模型的学习过程和性能。例如，学习率（learning rate）就是一个常见的超参数，它决定了模型在优化过程中每次参数更新的步幅大小。优化过程通常采用梯度下降法（Gradient Descent），其中初始参数的设定（如随机初始化）和学习率的选择都会影响到模型的收敛速度和最终效果。 模型训练的目标是拟合数据，这可以通过定义损失函数（loss function）来实现。损失函数衡量的是模型预测值与实际值之间的差异，比如均方误差（MSE）用于连续值预测，而交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）常用于分类问题。优化过程就是通过最小化损失函数来寻找最佳的模型参数。 在优化过程中，有多种策略可以调整参数。比如，随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）是一种常用的方法，它每次仅用一部分数据（一个样例或一个小批量）来更新参数，这样可以更快地收敛，但可能会在全局最优解附近振荡。此外，还有动量优化（Momentum）等策略，它引入了动量项，使得参数更新不仅考虑当前梯度，还包含之前的更新方向，有助于跳出局部最小值。 总结来说，机器学习的核心包括选择合适的模型，设定超参数，定义损失函数，并采用有效的优化算法来迭代更新模型参数，以达到最佳的预测性能。这些基本概念构成了深度学习和许多其他机器学习算法的基础。