機器學習從入門到放棄：我們究竟是怎麼教會機器自主學習的？

一、前言簡介

　　我相信你一定聽過一個說法，那就是機器學習模型可以被視為函數的一種表示方式。它們通常是由多個函陣列成的，這些函數通過引數連線在一起。我們讓機器從資料中提取模式、規律和關聯，然後使用這些資訊來做出預測、分類、聚類等任務。所以從本質上來說，在機器學習中我們其實就是要找一個超級函數，我們已知的資料就是輸入的引數，它通過演演算法和統計方法使計算機能夠從大量的資料中學習，通過逼近擬合真實的超級函數，來根據學習到的知識做出決策或執行任務。

　　以 classification（分類）任務來說，機器學習就是通過一堆訓練集，然後根據 loss function 來查詢到最擬合逼近真實函數的求解函數 func()，從而實現分類的輸出。

 　　所以說嘛，機器學習也沒有那麼難~（bushi，你可以秒懂它。

二、Logitic Regression（邏輯迴歸）和 Neuron Network（神經元網路）

　　我們還是以上面的分類問題類進行舉例，在分類方法中，需要了解邏輯迴歸的概念。邏輯迴歸（Logistic Regression）雖然名字中帶有"迴歸"一詞，但實際上它是一種用於分類問題的統計學習方法，而不是迴歸問題。邏輯迴歸用於預測二分類問題，即將輸入資料分為兩個類別中的一個。

　　邏輯迴歸通過將線性函數的輸出對映到一個介於0和1之間的概率值，來表示輸入資料屬於某個類別的概率。這個對映使用了邏輯函數（也稱為sigmoid函數），它具有S形的曲線，這使得模型的輸出在0和1之間變化。邏輯迴歸的公式如下：

　　其中，P(Y=1|X) 是給定輸入特徵 X 條件下屬於類別 1 的概率，beta_0, beta_1, beta_n 是模型的引數，X_1, X_2, X_n 是輸入特徵。模型的目標是通過調整引數，使得預測的概率儘可能接近實際觀測值。在訓練過程中，邏輯迴歸使用最大似然估計等方法來找到最佳的引數值，以使模型的預測結果與實際觀測值之間的差異最小化。一旦訓練好了邏輯迴歸模型，它可以用於預測新的資料點所屬的類別。

　　那這個分類模型函數中怎麼求解引數 beta_0, beta_1....beta_n 的呢？這裡其實就是模型訓練方法的求解，一般來說針對邏輯迴歸問題都是使用最大似然估計，來進行擬合確定曲線。

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