深度学习详解：通过案例了解机器学习基础

引言

机器学习（Machine Learning，ML）和深度学习（Deep Learning，DL）是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力，机器可以从数据中自动找到函数，并应用于各种任务，如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中，我们将通过一个简单的案例，逐步了解机器学习的基础知识。

1.1 机器学习案例学习

1.1.1 回归问题与分类问题

在机器学习中，根据所要解决的问题类型，任务可以分为回归（Regression）和分类（Classification）两类。

• 回归问题：当输出是一个数值时，机器学习任务称为回归问题。例如，预测未来某个时间点的PM2.5浓度。

• 分类问题：当输出是一个类别时，任务称为分类问题。例如，邮箱系统中的垃圾邮件检测，或者AlphaGo在棋盘上选择下一步棋子的落子位置。

此外，机器学习还包括其他类型的任务，如结构化学习（Structured Learning），其目标是生成具有结构的输出，如生成一篇文章或绘制一张图。

1.1.2 案例分析：视频点击量预测

我们通过预测视频点击量的案例，来理解机器学习的运作过程。

1. 建立模型：首先，假设我们有一个函数