Paddle学习（一）

1、首先学习一些概念

 1）机器学习

机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。

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：

归纳： 从具体案例中抽象一般规律

演绎： 从一般规律推导出具体案例的结果

机器学习的本质是“参数估计”

许多看起来完全不一样的问题都可以使用同样的框架进行学习，如科学定律、图像识别、机器翻译和自动问答等，它们的学习目标都是拟合一个“大公式f”

2）深度学习

对于美女照片，人脑可以接收到五颜六色的光学信号，能快速反应出这张图片是一位美女，而且是程序员喜欢的类型。但对计算机而言，只能接收到一个数字矩阵，对于美女这种高级的语义概念，从像素到高级语义概念中间要经历的信息变换的复杂性是难以想象的。这种变换已经无法用数学公式表达，因此研究者们借鉴了人脑神经元的结构，设计出神经网络的模型。