機器學習是什麼？
機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機演算法的研究。
機器學習是用資料或以往的經驗，以此優化電腦程式的效能標準。
為何要用機器學習？
有些棘手問題只能用機器學習來解決。
獲取資料比編寫規則更加容易。
gpu等計算能力顯著提公升。
機器學習如何運作？
神經網路（重點）
決策樹、支援向量機、貝葉斯分類器、強化學習…
#### 什麼是神經網路？
指的是人工神經網路。
人工神經網路是一種運算模型（就是輸入輸出的對映），由大量的節點（或神經元）之間相互聯接構成。
每個神經元裡儲存著若干權重，偏置和乙個啟用函式。
輸入乘上權重加上偏置，經過啟用函式得到輸出
啟用函式用於新增一些非線性變換。
神經網路通常包括乙個輸入層，若干隱藏層，乙個輸出層
輸出層通常不用於計算神經網路的層數
標籤將引入方式不帶提示
依賴引入：
npm install @tensorflow/tfjs
在node.js中安裝：
安裝帶有原生c++繫結的tensorflow.js(底層支援，效率很快)
安裝純j**ascript版本，這是效能方面最慢的選項。
新建node.js
`const tf = require('@tensorflow/tfjs');
const a = tf.tensor([1,2]);
a.print();`
執行：node node.js
列印：hi there
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