人工智能算法在数据中规律学习

?先我们来看?下最常?的??智能算法是什么样的：

??智能算法包括?个部分： x是模型的输?，y是模型的输出，模型就是对输?转化为输出的计算。?如输?x可以是?张图?（如 猫的照?），模型对图?进?计算处理，然后输出这张图?上对应的物品的类别（猫）。 我们可以把算法理解成?个函数：y = f(x)，这??输?是x，输出是y，模型对应的是映射规则f。 对于?个具体的问题，我们可以获取到?量的（x，y），??智能算法就是从这些数据中学习规律，找 到映射规则f。所以，??智能算法学习规律就是确定x到y的映射规则f 为了让?家能理解??智能算法的学习过程，我们?起来看?个简单的例?： 下?是某个?区的房价和房屋?积的数据。

现在要利???智能的算法去学习房屋?积和房屋价格的规律，也就是根据房屋的?积如何计算得到房 屋的价格。 模型的输?是房屋?积，模型的输出是房屋价格。 我们可以建?这样的模型：y = wx + b 其中，w和b是未知的，调整w和b的值可以得到不同的映射规则。 我们知道，y = wx + b 表示的是?维平?内的?根直线，调整w和b的值可以得到不同的的直线。 接下来我们?起看?下如何去确定w和b的值。 ?先，我们先不管w和b取什么值，我们直接把输?代?模型，可以得到模型的输出值，我们称模型的 输出为预测值。数据如下表：

接着，我们只要调整w和b的值，让预测房价尽量接近真实房价。 那我们怎么调整w和b呢？?个个尝试不同的取值吗？ 我们知道，不管是w还是b，都是有?限种可能取值的，遍历它们的所有可能取值显然是不现实的。 那么有没有?法可以指引我们去找到最优的w和b呢？答案是有的。 回忆?下，?中数学课程??我们是不是做过这样?件事情：给定?个函数，求函数值的最?值以及此 时?变量的值。 基于这样的思路，我们做下?这样的操作：

这?我们就得到了?个函数，函数的?变量是w和b。?家观察这个函数， J的值越?， ypredict是不是越接近ytrue ？

这时候我们求J 这个函数的值最?的时候对应的w和b的取值，是不是就得到了我们需要找的最优的w和 b的值？ 答案是肯定的，??智能算法就是这样做的。

上?我们构造的函数，在??智能算法??叫损失函数，求损失函数的值最?时，可训练参数(w和b)的 值的?法是梯度下降。关于损失函数和梯度下降的内容，我们后?再深?去讲解。这??节我们要理解 的是??智能算法学习的过程。

寻找最优未知参数的值的?法： 构建?个损失函数，损失函数满??下条件： 1、损失函数是关于所有可训练参数的函数； 2、损失函数的函数值越?， ypredict越接近ytrue 。

有了损失函数之后，寻找最优可训练参数的问题就转化成： 求损失函数最?值（极?值）时，可训练参数的取值 --> 通过梯度下降法可以实现