這周主要是學習數學了，關於python的學習並不多。
prml 的學習基本上是學十得一。關於機器學習這方面的內容就目前的學習狀況而言是實在不能建空中樓閣，還是需要穩紮穩打。所以這周主要還是看了prml這本書的序章部分。
說是序章其實以及給了個深度學習的大概了，甚至還過了一遍大二學習的概率論。學習強度還是有點大。
首先還是乙個簡單的例子來引出深度學習。這是乙個簡單的回歸問題，假設資料集由函式 sin
(2πx
)'>sin(2πx)
sin(2πx) 產生。目標變數帶有隨機的雜訊。為了保證資料集的全部擬合，作者使用多項式來進行：si
當然以書中內容而言，擬合過程複雜而結果也令人沮喪，不過得出了乙個重要結論：
從直覺上講，我們看到有著更大的m值的更靈活的多項式被過分地調參，使得多項式被調節成了與目標值的隨機雜訊相符。這也就是為什麼尋找模型對於機器學習來說是如此重要了
之後就是幾乎完整的過了一遍概率論，包括概率密度、期望和方差、貝葉斯概率和高斯分布這些。
1. 知識抽取。
知識抽取技術，從一些公開的半結構化、非結構化的資料中提取出實體、關係、屬性等知識要素。
這方面就是關於實體的識別了，目前還處於嘗試各種工具的階段。。
2. 知識表示。
知識表示形成的綜合向量對知識庫的構建、推理、融合以及應用均具有重要的意義。
基於三元組的知識表示形式受到了人們廣泛的認可，但似乎目前圖資料庫更為流行和方便，所以下乙個目標就定在學習neo4j 方面。
假期周進度報告01
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