Machine Learning（机器学习）

一句话概括：机器学习就是让机器具备找一个函式的能力。

Different types of Functions（机器学习的不同类型）

Regression：要找的函式,他的输出是一个数值

Classification:函式的输出,就是从设定好的选项裡面,选择一个当作输出

Structured Learning:机器產生有结构的东西的问题——学会创造

Case Study:预测频道流量

找到函数的三个步骤：

1.Function with Unknown Parameters（写出一个带有未知参数的函式）⇒Model

• $y$是我们準备要预测的东西,我们準备要预测的人

• $x_1$是这个频道前一天总共观看的人数,跟都是数值,

• b跟w是未知的参数,它是準备要透过资料去找出来的,我们还不知道w跟b应该是多少

  **猜测：**未来点阅次数的函式F,是前一天的点阅次数,乘上w 再加上b

  ⇒猜测往往就来自于对这个问题本质上的了解⇒Domain knowledge

名词定义**：**

**Feature:**Function裡面我们已知的信息【 $x_1$】

**Weight:**未知参数，跟feature直接相乘

**Bias:**未知参数，直接相加

2. Define Loss from Training Data