[笔记]飞浆PaddlePaddle-百度架构师手把手带你零基础实践深度学习-21日学习打卡（Day 1）
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第一天的课程相对比较基础，让我巩固了一下平时不太注意的细节问题。
毕然老师首先介绍了人工智能、机器学习、深度学习三者的关系。
对于机器学习，老师则从它的实现和方法论两个维度进行剖析。机器学习的实现可以分成两步：训练和预测，类似于归纳和演绎。方法论则借“牛顿第二定律”入手，介绍机器学习的思考过程，以及在过程中如何确定模型参数，模型三个关键部分（假设、评价、优化）该如何应用。
Arthur Samuel在1959年对机器学习下的定义如下：A “field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.”1
对于深度学习，与机器学习在理论结构上是一致的，即：假设、评价和优化，其根本差别在于假设的复杂度。在介绍深度学习的发展历史的时候，提到70年代时，有学者提出感知机（Perceptron）并不能解决异或问题；90年代时，支持向量机（SVM）完备的理论与高效的性能对于当时多层感知机（MLP）的冲击。
这让我联想到了最近在百面机器学习2中看到的问题：
- 多层感知机表示异或逻辑最少需要几个隐含层（因考虑二元输入）？
- 如果只是用一个隐含层，需要多少引接点能够实现包含n元输入的任意布尔函数？
- 考虑多隐含层的情况，实现包含n元输入的任意布尔函数最少需要多少个网络节点和网络层？
课程后期，以波士顿房价预测问题为基础案例，介绍了数据的处理过程，模型的设计。同时又介绍了损失函数的选择，与选择它的理由。在课后的作业中，也问及“为什么损失函数选择均方误差函数，而不选择绝对值误差函数？”。