机器学习

1. 课程参考

概念：机器学习就是看起来像一个函数，输入一组数据，输入一组推理

Regression(回归分析): The function outputs a scalar.

Classification(分类):Given options(classes),the function outputs the correct one.

机器学习的任务：

1. 回归分析
2. 分类
3. 结构化学习（如产生一种结构性的文章等）

机器如何找这个函数？

以YouTuber推测后一天的点阅量来分析：
1. 写出一个带有未知参数的函数式（推测）
Model: y = b（bias） + w(weight)x(feature)
y指的是下一天的点阅数
x指的是上一天的点阅数
b、w分别是未知数

Model就是带有未知参数的函数

2. 定义Loss
   Loss也是一个函数，输入是Model里面的参数：L(b,w)
   Loss是用来判定这组输入的数值：b,w是好还是坏