预备知识

文档摘要

预备知识 :label: 要学习深度学习，首先需要先掌握一些基本技能。所有机器学习方法都涉及从数据中提取信息。因此，我们先学习一些关于数据的实用技能，包括存储、操作和预处理数据。机器学习通常需要处理大型数据集。我们可以将某些数据集视为一个表，其中表的行对应样本，列对应属性。线性代数为人们提供了一些用来处理表格数据的方法。我们不会太深究细节，而是将重点放在矩阵运算的基本原理及其实现上。深度学习是关于优化的学习。对于一个带有参数的模型，我们想要找到其中能拟合数据的最好模型。在算法的每个步骤中，决定以何种方式调整参数需要一点微积分知识。本章将简要介绍这些知识。幸运的是，包会自动计算微分，本章也将介绍它。