Machine Learning 梳理总结 L0~L6
9月份比较系统的看了李宏毅教授的Machine Learning课程，这个月开始就没太多看ML,DL的东西。下周有一个deep learning project的due，借着机会重新理一下。
下面按照之前笔记加上自己的理解做个梳理
要是发现我理解错了记得告诉我鸭
Lecture0: 机器学习介绍
Machine Learning = Looking for a function, 对于一些复杂现象，当人们靠自己找不到一些规律的时候，用机器学习可以找到事物见那个复杂的方程。在很多领域都有应用。
比如：
语音识别：人们不是对于所有的声音都能给一个确定的tag。
股票：基于过往数据，可以做出来一条回归曲线进行预料。
机器学习基本分3步：
- define a set of function 找规律
- goodness of functon 规律的好坏
- pick the best function 在一堆候选规律里找到最好的那个
Lecture1: Regression
这章是神经网络的基础
很多章内容都用精灵宝可梦的例子来加以解释。这是个非常好的例子，因为pokemon有很多可视化属性，比如cp值，属性，战斗力等。本章目的是想根据一只宝可梦的属性得到它进化后的cp值来决定是否要花精灵球来抓这只pokemon。
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