一、机器学习的基本概念

1. 人工智能
2. 机器学习
3. 神经网络
4. 深度学习

机器学习的概念：机器具备找一个函式的能力

机器学习的任务：

1. Regression
2. Classification
3. Structured Learning

点阅人数预测：

1. Model：一个带有未知 Parameter 的 Function
2. Feature：已知的信息
3. Weight： 权重
4. Bias： 偏差
5. Loss：A function of parametes, Input = Parameters，MAE、MSE、Cross-Entropy
   
6. Optimization：优化算法
7. Hyperparameters：超参数
8. Local minima：
9. Global minima：

模型的修改一般来源于对于问题的理解（Domain Knowledge）

激活函数：使用简单的函数逼近真实函数，横向扩展网络
（网络加深，层数增多，纵向扩展网络）

1. Sigmoid：
   
   
   
   
   
2. ReLU (Rectified Linear Unit)