一文读懂机器学习的简单介绍

一文了解机器学习中分类和回归的差异

1、分类算法与回归算法的主要区别在于预测结果的类型，分类输出为类别值，回归输出为实数值。两种算法都可以通过bagging和boosting等技术提高性能。掌握分类与回归的区别，选择适合问题的算法，是机器学习实践中的关键。

2、分类和回归是机器学习中两种主要的监督学习任务，它们在目标变量类型、输出结果、损失函数、评估指标、算法以及应用场景等方面存在显著差异。 目标变量类型：- 分类任务的目标是预测离散的标签或类别。例如，判断邮件是否为垃圾邮件，性别、物种分类等。- 回归任务的目标是预测连续的数值。

3、分类和回归在机器学习中分别属于监督学习中的两种不同类型。分类和回归是机器学习中常见的两种监督学习任务。分类是一种预测模型，用于将输入数据划分到预定义的类别中，其通过学习样本数据的特征和标签之间的关系，建立一个决策边界或者分类规则来进行分类预测。

4、分类和回归的区别在于目标和输出类型不同。分类和回归是机器学习中两种常见的任务类型。分类任务旨在将输入样本分配到预定义的类别中，输出结果是离散的类别标签。例如，将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。回归任务则是预测连续数值型的输出结果。它通过对输入特征进行建模来预测目标变量的值。

一文搞懂机器学习中的矩阵求导

向量对矩阵的导数涉及链式法则，如反向传播算法中的计算。通过微小变化分析，我们得到向量 [formula] 对矩阵 [formula] 的导数为 [formula] ，这在神经网络的参数更新中扮演重要角色。总结来说，矩阵求导在机器学习中主要用于优化和梯度计算，非核心但关键。

上式中， 代表第 层神经元的权重矩阵 的第 行， 代表第 层神经元的权重矩阵 的第 行中的第 列。

最后，用np.allclose（）来比较导数间的差异，如果有任何一个导数不相近，assert就会报错。结果证明，我们自己动手实现的算法是正确的。反向传播是遵循链式法则的，它将前向传播的输出作为输入，输入作为输出，通过递进的方式将求导这个动作从后向前传递回各层。

下来用事实说话，大家仔细观察一下在第四部分链式求导部分误差对于输出层的w11以及隐藏层的w11求偏导以及偏置的求偏导的过程，你会发现，三个公式存在相同的部分，同时隐藏层参数求偏导的过程会用到输出层参数求偏导的部分公式，这正是引入了中间变量delta的原因（其实红框的公式就是delta的定义）。

二）高数二的学习与高数一相比有很大的差异。

从梯度下降到AdamW一文读懂机器学习优化算法

1、探索机器学习优化算法的奥秘，让我们从梯度下降出发，逐步深入到AdamW的卓越世界。首先，让我们理解基础的梯度下降算法，它是优化的核心驱动力。 梯度下降的基石经典的梯度下降计算每个损失函数的平均梯度，然而，数据量的增长使得计算成本线性攀升。

2、优化器世界：探索多样化的学习策略 优化算法的两大支柱是损失函数，它评估模型的性能，和优化策略，决定了模型参数的调整方向和方式。众多优化器如SGD（随机梯度下降）、BGD（批量梯度下降）、MBGD（小批量梯度下降）以及Momentum、NAG等，各有其独特之处。

一文搞懂人工智能、机器学习、深度学习和大模型

首先，人工智能（AI）是指计算机模拟人类智能，如语音助手能在听到指令后提供天气信息，自动驾驶汽车能感知环境并做出决策。AI的总体目标是让机器具备类似人类的思考和解决问题能力。机器学习（ML）则是AI实现的一种方式，通过数据学习模式，例如通过训练识别猫和狗的图片。

在探索人工智能的广阔领域时，经常遇到的一个混淆点是机器学习和深度学习之间的区别。许多人误以为人工智能是一种单一技术，但实际上，它是一个包含多种技术路线的森林，其中机器学习和深度学习是其中的两大支柱。机器学习的核心是通过算法解析数据，学习并预测现实世界事件。

深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。

3000字,一文带你搞懂机器学习!

1、想象一下，我们用机器学习解决的“猫狗大战”：将图像内容转化为数学问题，区分狗与猫的二分类任务，将真实世界的问题抽象化，1代表狗，0代表猫，这就是监督学习的直观应用。

2、向量对矩阵的导数涉及链式法则，如反向传播算法中的计算。通过微小变化分析，我们得到向量 [formula] 对矩阵 [formula] 的导数为 [formula] ，这在神经网络的参数更新中扮演重要角色。总结来说，矩阵求导在机器学习中主要用于优化和梯度计算，非核心但关键。

3、随着P2P贷款的兴起，借款人违约风险也随之增加。利用机器学习，如逻辑回归和随机森林，我们能处理42万条申请人的数据，涉及145个字段，如基本信息、信用卡交易和信用记录，来构建二分类模型，区分“好用户”和“坏用户”，以降低坏账风险。

4、首先，人工智能（AI）是指计算机模拟人类智能，如语音助手能在听到指令后提供天气信息，自动驾驶汽车能感知环境并做出决策。AI的总体目标是让机器具备类似人类的思考和解决问题能力。机器学习（ML）则是AI实现的一种方式，通过数据学习模式，例如通过训练识别猫和狗的图片。

5、在Python机器学习的探索中，理解拟合与回归这两个概念至关重要。它们虽然都涉及数据与模型的关联，但有着明确的差异。拟合是个广义概念，涵盖了将离散数据点通过线性或非线性方式映射到一条曲线的整个过程，旨在减小数据点与拟合曲线的偏差。