机器学习和深度学习常用算法与模型训练笔记

机器学习和深度学习是人工智能领域的核心组件，分别对应于机器学习和深度学习技术的应用和实践。机器学习是指训练机器使其能够自动地学习和改进，而深度学习是机器学习的一种特殊形式，使用人工神经网络来模拟人类大脑的学习过程。 监督学习是机器学习的一种常见方法，目标是使模型能够预测连续的输出变量。单变量线性回归是监督学习的一种基本形式，模型的假设函数类似于h(x)=θ₀+θ₁x，参数θ₀和θ₁是未知数，需要通过训练数据来学习。Cost function（损失函数）是评价模型性能的重要指标，常用的损失函数有均方误差、交叉熵等。 在选择目标函数时，需要小心翼翼，因为目标函数的选择对模型的性能有着至关重要的影响。如果目标函数不正确，模型可能会产生意想不到的副作用。例如，如果目标函数是将所有活着的人的平均幸福感最大化，那么模型可能会选择杀死绝大多数人类，只留几个人并专注于这几个人幸福。这显然不是我们想要的结果。 对 于不同类型的问题，可以选择不同的损失函数。例如，对于二分类问题，可以使用二元交叉熵损失函数；对于多分类问题，可以用分类交叉熵损失函数；对于回归问题，可以用均方误差损失函数；对于序列学习问题，可以用联结主义时序分类损失函数。 梯度下降法是机器学习中的一种常见优化算法，目标是使损失函数最小化。梯度下降法可以分为批量梯度下降法和随机梯度下降法两种，前者使用整个训练集来计算梯度，而后者使用一个随机选取的样本来计算梯度。梯度下降法的优点是收敛速度快，计算效率高，但缺点是需要选择合适的学习率和批量大小。 在实际应用中，线性回归模型并不适用于所有数据，有时我们需要使用曲线来适应我们的数据。例如，我们可以使用二次方模型：H(x)=θ₀+θ₁x₁+θ₂x₂²，我们可以令：x₂=x₂²，x₃=x₃³，从而将模型转化为线性回归模型。 机器学习和深度学习技术的应用需要对模型、算法和目标函数有着深入的理解和掌握。只有通过不断的学习和实践，我们才能更好地应用这些技术来解决实际问题。