自学深度学习 （一）机器学习基础1
深度学习是机器学习的一个特定分支。在学习前要有机器学习的深刻理解，以及数学基础的把握（线性代数、概率论、信息论、高等数学等）。
欲练神功，必先...打牢基础。让我们一起夯实一下机器学习！
说白了，机器学习就是让机器能学习。科学家们就想人是咋学习的呢？人就是从大量的经验中学习的，举个例子：你和女朋友聊天（没有女朋友请脑补），女朋友掏出手机给你看了某宝的购物车，里面充斥着琳琅满目的口红，告诉你“亲爱的，你看这都是我最喜欢的口红”，你当时并没在意，于是你在情人节当天随便买了一个口红踩了雷，买了个她认为最low的口红。就在520情人节当天你挨了一个大耳刮子，独自一人在大床房度过了一晚。经过这一晚的思想斗争，终于你下定决心要学习一下口红文化，于是你偷偷截屏了女朋友的购物车发给了自己。你发现是这样的：
你经过细细思索，你发现，女友可能最喜欢的牌子是阿尼玛，喜欢的色号有正红色、橘红色和烂番茄色。于是在六一儿童节当天你买了阿尼玛的正红色、橘红色还有烂番茄色，挽回了这段感情，并在儿童节这天和女友在大床房吃了个难忘的夜宵。
你可以这样学习，机器也是可以这样学习的，我们将上图每一种口红色号作为一个训练样本，所有口红作为训练集输入给机器来让其学习，机器的学习（训练）过程也就是人们的思考过程，学习过程也就是通过机器学习的各种算法来完成的，儿童节当天你买的阿尼玛正红色、橘红色还有烂番茄色可以考虑成测试集来进行测试是否为女友喜欢的口红。从而引出我们的知识点：
1.训练集：训练/学习过程中所使用的数据称为“训练数据”，每个样本成为一个训练样本，训练样本 的集合也就是训练集。
2.测试集：学得机器学习模型后，使用其进行预测的过程称为测试，被预测的样本称为测试样本，测试样本的集合也就是测试集。
3.学习/训练：从训练数据中学得模型的过程成为学习/训练，这个过程通过执行某个学习算法完成。
首先我们要知道机器学习要解决的问题是啥子，然后我们才能知道我们在学啥子哈！机器学习一般呢可以分成两类：监督学习和无监督学习。监督学习（有标记信息）和无监督学习之间的区别就在于是否有标记信息（标签），监督学习一般要解决的问题是回归和分类两大问题，而无监督学习主要是聚类和降维的问题。大家可能还听说过半监督学习，我尼玛~见识真广~半监督学习我们日后再说。
先说一下标记信息是神马东西。标记信息是出现在训练集之中的，举个例子，我们现在有两个训练样本：1.（x，y）= ((阿尼玛，正红色),喜欢) 2. x =（阿尼玛，正红色）。可以看出两者的差别在于有没有“喜欢”这一标记信息。监督学习意在用算法求出x到标记信息y的映射，而非监督学习意在用算法将所有相同类的x给划分出来从而达到学习的目的。
再说一下提到的回归、分类和聚类问题，降维问题先不谈。
回归问题也就是所说的预测问题，属于监督学习的问题，既然是监督学习那就肯定有标记信息，预测问题中的标记信息一般是代表大小的数值，我们要做的就是让机器学习一个函数，这个函数也就是x到标记信息y的映射，通过建立这样一个函数，我们可以随便拿一个测试样本 x‘ 来进行预测相对应的 y’ 。比如：预测股票下个月的涨跌。
分类问题顾名思义也就是进行分类，属于监督学习问题，我们同样需要建立一个函数映射，与回归问题不同的是我们的训练集里的标记信息一般是类别，所以我们建立的函数和回归问题的有所不同，我们要在回归问题的基础上加上激活函数，后续自学中会提到。比如：将猫狗的图像进行分类。
聚类问题是无监督学习，也就是说把相同类别的训练样本聚到一起生成一个簇，由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。其实也就是没有标记信息的分类问题。比如：用基因推导植物和动物的分类。
本人才疏学浅，忘大佬们多多指正，方便我及时修改。
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