2.5　机器学习回顾

在了解了深度学习的概念和历史之后，本节期望以机器学习中最简单的线性回归为例，借用飞桨平台实现这一模型，带领读者回顾机器学习中的若干重要概念，这些概念对于深度学习同样适用。同时希望通过本节的编程练习，让读者接触和体验飞桨深度学习框架，便于之后章节的进一步学习。

2.1.2节中曾介绍过机器学习的定义，本节从构造模型的角度将机器学习理解为：从数据中产生模型的过程。在正式介绍具体算法前，首先给出机器学习的典型过程，如图2-10所示。

图2-10　机器学习的典型过程

输入训练数据，利用特定的机器学习方法建立估计函数。在训练得到函数后，可将测试数据输入该函数，该函数的输出即预测结果，由此可见，经过训练的函数有能力对没“见过”的数据进行正确估计，这就是机器学习的过程。