想要拥有一些除了课本之外的精通技能，所以先在B站学习一下机器学习的相关基础，使用的辅导书是本科阶段学过的西瓜书和模式识别大黑书。
学习课程链接：
李宏毅2020机器学习深度学习(完整版)国语
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人工智能相关基础知识
计算机考研复试准备 – 专业基础知识

另：这篇博客使用的是Markdown编辑器，写一篇试试水(๑•̀ㅂ•́)و✧
插入水平线为：空行***空行，或：空行—空行
首行缩进为：插入两个空格符&emsp；或者输入两个全角空格（不推荐）
空格间隙大小：&emsp；> &ensp；> &nbsp；> &thinsp；
果然好麻烦，只是 “引用” 的这个灰色块的文本样式实在太好看了，而且富文本编辑器没有这个样式
唉 (°ー°〃)慢慢适应吧

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P1 课程介绍、机器学习介绍

P1 课程介绍、机器学习介绍

机器学习（Machine Learning）就是让机器自动去找函数。比如输入一段音频或一张图片，输出翻译后的文本或识别结果文本。函数的定义是广义的，比如阿尔法狗，比如一个语音识别系统。函数可以分为回归函数（多个输入，预测生成一个数值输出），二元分类（两个给定输出，选择一个），多元分类（多个给定输出，选择一个）。
机器学习并不只是根据输入来预测输出或者选择输出，更高的目标是生成（Generation），让机器生成一个有结构的复杂的东西比如文本、图片，即让机器去学习，去具有创造力。
怎么告诉机器，我们需要什么样的函数呢？这就是选择学习方法的问题。
首先，监督学习（Supervised Learning），提供给机器一些被标记好的资料，一些带标签的数据（Label Data），然后机器通过对比，给每一个函数或者每一组参数计算一个损失、误差（Loss），然后自动选出最好（Loss最低）的函数。
除了监督学习，还有强化学习（Reinforcemen Learning）。
以构造一个阿尔法狗程序为例。如果使用监督学习来构造，那么我们需要输入大量的围棋步骤，比如目前哪些地方有棋子，下一步应该下在哪里，明显人类是不可能详尽地且耗费这么多精力去做一个自动下棋系统的。而如果使用强化学习来构造，我们只需要让系统去大量地跟人或其他机器进行围棋对战，通过最后的输赢结果来作为反馈（Reward）来引导机器修改进化自己的函数。
元学习（Meta Learning），即让机器学习如何机器学习，让机器自己学习设计一个可以学习的机器，也就是套娃哈哈哈。因为人类智慧有限，所以人类设计的学习方法就很低效，会让机器不那么聪明，所以寄希望于让机器自己设计。还有终身学习（Life-Long Learning），也叫继续学习。
回归（Regression）

未完待续

听了学校开的机器学习课…一言难尽

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