- 机器学习三要素
- 输入数据点
- 预期输出的示例
- 衡量算法效果好坏的方法
- 机器学习模型将输入数据变换为有意义的输出，这是一个从已知的输入和输出示例中进行“学习”的过程。
- 机器学习的技术定义：在预先定义好的可能性空间中，利用反馈信号的指引来寻找输入数据的有用表示。
- "深度学习"中的”深度“指的并不是利用这种方法所获取的更深层次的理解，而是指一系列连续的表示层。数据模型中包含多少层，这被称为模型的深度（depth）。
- 深度学习从数据中学习时有两个基本特征：第一，通过渐进的、逐层的方式形成越来越复杂的表示；第二，对中间这些渐进的表示共同进行学习，每一层的变化都需要同时考虑上下两层的需要。