写在前面：B站 刘二大人 传送门Pytorch深度学习实践第一讲
预备知识
- 线性代数和概率论与数理统计（至少知道分布）
- Python（了解面向对象、类）
引言：Human Intelligence
- 推理能力（例：吃饭）
- 预测能力（视觉接受的信息抽象化）
Machine learning
- 概念：将以前用来做推理的大脑变成算法
- 基本使用监督学习
- 从数据集中找出相应算法
- 基于统计的方法
- 深度学习属于机器学习分支
算法思想
- 穷举法
- 贪心法
- 分治法
- 动态规划
How to develop learning systems
拓展：为什么要进行特征提取
答：在满足相同密度下，随着维度的升高，对数据的需求量越大，出现维度诅咒。故需要进行高维空间降为低维空间
Traditional machine learning strategy
备注：经典的机器学习流程
Brief history of neural networks
Back Propagation(反向传播)
备注：类似链式求导，确定基本算子
PtTorch安装
参考链接