第六章 理解常见模型的工作原理

不同模型有不同的计算方式。有的用一条直线作预测，有的参考附近样本，有的依次判断条件，还有的让数值在多层网络中传递。理解模型，需要把两件事分开来看：参数已经确定时，怎样从输入得到输出；参数尚未确定时，怎样根据数据调整它们。本章围绕这两条线索介绍 CAICP 涉及的主要模型，逐步说明拟合、概率推断、神经网络和梯度下降。公式中的每个量都对应一个具体对象，计算过程也可以从少量数据开始检查。