特征向量、标签、模型、算法

特征向量：用于解决问题的一系列属性
标签：我们想要预测的目标
模型：function的集合。用于预测的规则
算法：生成模型的程序
举例
我们去卖西瓜，为了挑一个好的西瓜，我们需要看看西瓜的颜色，瓜秧，形状，还要拍一拍听听西瓜的声音等。这些西瓜的属性就是特征向量。好的西瓜即我们的目标也就是标签。好的西瓜的响声咚咚响，形状比较圆，瓜皮颜色深绿等，我们的这些日常经验就是挑选西瓜时的参考，在深度学习中即为模型。

训练集&测试集

训练集(training data)：训练模型过程使用的数据集
测试举(testing data)：测试模型过程使用的数据集

深度学习过程

监督学习、非监督学习、强化学习

监督学习（Supervised learning):对于给定的数据集x,都有对应的标签y与之对应。简而言之对于给定对象我们对他有一个期望的输出。典型代表有回归问题、分类问题。
非监督学习（Unsupervised learning):对于给定的数据集x,通过学习给我们某种结构或者分类。简而言之，对于给定的对象，我们想看一下他会有什么样的输出。典型代表聚类问题。
强化学习 (Reinforcement learning):通过尝试或犯错来寻找规则。
举例

公式中x,y,d,m的意义

x代表特征（西瓜的颜色，瓜秧，响声）
y代表标签（好瓜、坏瓜）
d代表维度（一个西瓜的特征的个数）
n代表样本的个数（有几个西瓜）
R代表定义域

记录菜鸡学习深度学习的过程。

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特征向量、标签、模型、算法

深度学习笔记一基本术语

特征向量、标签、模型、算法

训练集&测试集

深度学习过程

监督学习、非监督学习、强化学习

公式中x,y,d,m的意义

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