李宏毅2022年机器学习（一）

第一章机器学习基本概念介绍

问题：要预测YouTube频道第二天的订阅/播放

1、预测一个有未知参数的函数

2、定义LOSS

LOSS也是函数，它的参数是（b,w)
LOSS返回两个参数是好还是不好
如何计算LOSS（通过频道的历史来检测）
比对 y ^ \hat{y} y^和y
真实的值叫做label
可以选择absolute error（绝对值的差值）或者square error(差值的平方)的平均值

3、Optimization（优化）

Gradient Descent(梯度下降)

hyperparameters:自定义的参数
梯度下降算法就是不挺的求导并且算出下一个w值，直到处的导数为0或者求值次数达到上线

这类模型有一种共同的名称叫做线性模型

4、线性模型是否太简单了？

线性模型有很多限制——model Bias
我们需要更加flexible的function

sigmod function拟合分段线性函数函数

简化成矩阵和向量的形式

batch和epoch

batch大小B也是hyperparameters

relu模型

神经元

深度学习：多层的RELU叠加
overfitting:过度训练

Colab的使用

[Colab Tutorial 2022 (ntu.edu.tw)](https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2022-course-data/Colab Tutorial 2022.pdf)

Google Colab 快速上手 - 知乎 (zhihu.com)

分配到GPU后就可以调用pytorch了

然后可以创建一个Google云盘

连接到云盘里的文件夹

%cd /content/drive/MyDrive
#change directory to google drive
!mkdir ML2022 #make a directory named ML2022
%cd ./ML2022
#change directory to ML2022

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