目录
一、机器学习的基本概念
二、机器学习的主要任务类型
三、案例学习（以视频的点击次数预测为例）
四、梯度下降问题
一、机器学习的基本概念
机器学习，顾名思义，是让机器具备学习的能力。具体来说，机器学习就是让机器能够找到一个函数，这个函数可以根据输入的数据进行预测或做出决策。例如，在语音识别中，机器需要找到一个函数，能够将输入的声音信号转换为对应的文字；在图像识别中，机器需要找到一个函数，能够识别出图像中的内容。
机器学习的核心目标是让机器从数据中自动学习规律和模式，从而能够对新的数据进行准确的预测或分类。为了实现这个目标，机器需要使用大量的数据进行训练，通过不断调整模型的参数，使得模型的输出能够尽可能地接近真实值。
简单来说就是：
1.机器学习是让机器具备找函数的能力，以完成各种任务，如语音识别、图像识别、AlphaGo 等。
2. 机器学习要找的函数输入和输出根据任务不同而不同。
二、机器学习的主要任务类型
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回归任务
回归任务是机器学习中的一种常见任务，其输出是一个数值或标量。例如，预测未来某一时间的 PM2.5 数值，就是一个回归任务。在回归任务中，机器需要找到一个函数，能够根据输入的相关指数（如今天的 PM2.5 数值、平均温度、平均臭氧浓度等），预测出明天中午的 PM2.5 数值。 -
分类任务
分类任务是让机器从设定好的选项中做出选择。例如，判断一封邮件是否为垃圾邮件，就是一个分类任务。在分类任务中，机器需要找到一个函数，能够根据输入的特征（如邮件的内容、发件人、收件人等），从设定好的选项（如垃圾邮件和正常邮件）中选择一个作为输出。 -
结构化学习任务
结构化学习任务是让机器产生一个有结构的物体，比如画一张图、写一篇文章。在结构化学习任务中，机器需要学习到如何生成具有特定结构的输出，这需要机器具备更高级的学习能力和创造力。
三、案例学习（以视频的点击次数预测为例）
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步骤一：写出带有未知参数的函数，如，其中是预测的今天频道的总观看次数，是前一天的总观看次数，和是未知参数，带有未知参数的函数称为模型，称为权重，称为偏置。猜测和的值往往来自于领域知识，但这只是一个猜测，需要后续修正。
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步骤二：
- 定义损失函数，其输入是模型参数和，输出的值代表参数设定某一数值时的好坏。
- 通过训练数据计算损失，如根据频道过去的观看次数，计算预测值与真实值的差距。差距的计算方式有多种，如平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）等。
- 调整不同的和，计算其损失，可画出误差表面等高线图，越偏红色代表损失越大，越偏蓝色代表损失越小。
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步骤三：
- 解最优化问题，通过梯度下降等方法找到使损失最小的和，即和。
- 在梯度下降中，先随机选取一个初始点，计算该点处损失对的微分，根据微分的正负决定的移动方向，移动的步伐大小取决于斜率和学习率（超参数）。
- 梯度下降可能会因为两种情况停下来：一是设定的计算微分次数达到上限；二是微分的值为 0。
- 梯度下降存在没有找到全局最小值的问题，可能会陷入局部最小值，但局部最小值在实际中往往不是真正的难题。
- 在有两个参数的情况下，梯度下降的原理与一个参数类似，深度学习框架（如 PyTorch）可自动计算微分来更新参数。
4.结果：
已知和的值能使损失小到 480，在已知数据（2017 到 2020 年每天的观看次数）上计算损失为 480，用该函数预测未来（2021 年）的观看次数，在未看过的数据上误差值为 0.58，说明在训练数据上误差较小。
四、梯度下降问题
梯度下降是机器学习中一种常用的优化算法，用于寻找模型的最优参数，以最小化损失函数。然而，梯度下降算法存在一些问题，其中之一就是局部最小值问题。
在梯度下降过程中，模型的参数会沿着损失函数的梯度方向进行更新。如果初始参数随机选择不当，可能会导致模型陷入局部最小值，而无法找到全局最小值。全局最小值是使损失函数最小的参数组合，而局部最小值是在局部区域内使损失函数最小的参数组合，但在全局范围内可能不是最优的。
尽管局部最小值问题在理论上存在，但在实际应用中，通常可以通过一些方法来缓解或避免这个问题。例如，使用随机初始化多个不同的初始参数，进行多次训练，然后选择最优的模型；或者使用一些改进的梯度下降算法，如动量梯度下降、自适应矩估计（Adam）等。
此外，梯度下降算法还存在一些其他问题，如学习率的选择、收敛速度等。学习率决定了参数更新的步长，如果学习率过大，可能会导致模型在优化过程中振荡不稳定；如果学习率过小，可能会导致模型收敛速度过慢。因此，选择合适的学习率是非常重要的。
总的来说，梯度下降是机器学习中非常重要的一个算法，但在使用过程中需要注意其存在的问题，并采取相应的措施来解决这些问题。
