标签：mathbf dom 笔记 newcommand 学习 vec 深度 vx vy

本篇文章是深度学习的一个学习记录 qwq，主要用来记录深度学习的相关知识，也可以探测 Nickel 的摸鱼情况。

\[\newcommand{\bbm}{\begin{bmatrix}} \newcommand{\ebm}{\end{bmatrix}} \newcommand{\bvm}{\begin{vmatrix}} \newcommand{\evm}{\end{vmatrix}} \newcommand{\lvert}{\left\vert} \newcommand{\rvert}{\right\vert} \newcommand{\dom}{\operatorname{dom}} \newcommand{\codom}{\operatorname{codom}} \newcommand{\ran}{\operatorname{ran}} \newcommand{\T}{\mathbf{T}} \newcommand{\R}{\mathbf{R}} \newcommand{\a}{\mathbf{a}} \newcommand{\b}{\mathbf{b}} \newcommand{\x}{\mathbf{x}} \newcommand{\y}{\mathbf{y}} \newcommand{\v}{\mathbf{v}} \newcommand{\f}{\mathbf{f}} \newcommand{\vx}{\vec{\x}} \newcommand{\vy}{\vec{\y}} \newcommand{\vf}{\vec{\f}} \newcommand{\vg}{\vec{\g}} \rule{750px}{1px} \]

1.基本概念

概念学习：通过数据训练求出目标函数 \(\f\) 的近似（模型）。

概念：即 \(\dom(\f)\)。

目标概念：即目标函数。

训练/测试集：用来进行训练/测试的数据集。

数据：如果一个给定的二元组 \(\langle \vx, \vy \rangle\) 满足 \(\vx \in \dom(\vf), \vy \in\)

特点向量（feature vector）：满足 \(\vx \in \dom(\vf)\) 的向量 \(\vx\)。

标记：对于一组数据 $$

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From： https://www.cnblogs.com/Nickel-Angel/p/16804387.html