深度学习-学习笔记 DAY-1 (机器学习基础-案例学习）

 本系列的学习笔记基础为李宏毅老师的《深度学习教程》，希望可以和大家一起共攀深度学习的大山，本教程干货满满，希望和我一起探索深度学习的宝子们收藏起来吧！！！

案例：以视频的点击次数预测为例介绍下机器学习的运作过程。假设有人想要通过视频平台赚 钱，他会在意频道有没有流量，这样他才会知道他的获利。假设后台可以看到很多相关的信 息，比如：每天点赞的人数、订阅人数、观看次数。根据一个频道过往所有的信息可以预测明 天的观看次数。找一个函数，该函数的输入是后台的信息，输出是隔天这个频道会有的总观看的次数.

一、机器学习三步骤的深度理解

1. 模型定义：函数空间的构建艺术
案例中使用了最简单的线性模型：y = b + wx₁

• 领域知识的重要性：选择x₁（前日观看量）作为输入变量，体现了对业务本质的理解。在真实场景中，可能还需要考虑更多特征如：

  • 时间特征（星期几、节假日）

  • 用户行为特征（点赞率、收藏率）

  • 外部因素（竞品视频热度、平台推荐算法变化）

• 模型复杂度思考：
  线性模型虽简单，但存在明显局限：

  • 无法捕捉非线性关系（如观看量的指数增长/衰减）

  • 忽略特征交互作用（如订阅量与点赞量的协同效应）

  • 实际应用中常