1.1深度学习概述

2021-04-06 本文已影响0人程非池的小软

机器学习 Machine Learning

机器学习是对研究问题进行模型假设，利用计算机从训练数据中学习得到模型参数，并最终对数据进行预测和分析的一门学科。

从简单线性分类器到深度学习

线性分类：

问题：根据繁华程度( $x_1$ )、交通便利度( $x_2$ )、与市中心距离( $x_3$ )、楼层( $x_4$ )预测房价的高低:

线性分类器方法.jpg
$y = f (w_1x_1 + w_2x_2 + w_3x_3 + w_4x_4)， f(z)=\left\{ \begin{aligned} 1 & & z \geq z_t \\ 0 & & z < z_t \\ \end{aligned} \right.$
其中 $z_t$ 表示阈值，1表示房价高，0表示房价低

深度学习：

深度学习方法.jpg
输入：某样本x的四个分量 $x1,x2,x3,x4$
中间层：

$h_1=u_{11}x_1+u_{12}x_2+u_{13}x_3+u_{14}x_4$ ;

$h_2=u_{21}x_1+u_{22}x_2+u_{23}x_3+u_{24}x_4$ ;

$h_3=u_{31}x_1+u_{32}x_2+u_{33}x_3+u_{34}x_4$ ;

输出： $y = f(w_1h_1+w_2h_2+w_3h_3)$