摘要：
感知机 1960年的“物理感知机”。 感知机是人工智能最早最早的一个模型。 感知机就是线性回归套了一层激活函数。 因为感知机的输出只有一个元素，所以只能做为一个二分类的问题。 可以理解为感知机使用了$l(y,x,w)=max(0,-y<w,x>)$这个损失函数。（只预测正确的） 多层感知机 多层感知 阅读全文
摘要：
Softmax回归 首先简单理解softmax：就是将一个回归值转换成一个概率（也就是把一个实数，定在[0,1.]中） Softmax回归名字叫做回归，但其实是一个分类问题。（基本是个老师都会重复讲这句话） 分类和回归的差别就在，回归只有一个输出，而分类是有多个输出。一般是有几个类别多少个输出。 并 阅读全文
摘要：
线性回归 线性回归是机器学习中最基础的模型，也是后面我们理解所有模型的一个基础。 之所以在深度学习中讲解线性模型，是因为它可以看作是一个单层神经网络（输出层可以不看做一个层，将权重和输入层看作一层）。 训练数据当然是越多越好，但是也会受限于很多事情，房子售卖数据非常有限。所有我们有很多技术来处理，当 阅读全文