要击出一记重拳，先要后退一步

上周大家跟着小编的第一篇文章都应该能顺利搭建TensorFlow平台，很多好友线下跟小编交流，问小编的步骤是否可行，小编在这里跟大家声明一下，在这个微信公众号里小编贴的每个步骤和每一行代码都是小编自己试过和跑过的，因此请大家放心根据小编的步骤走肯定是能跑通的。好了，我们继续我们的AI话题，当我们成功搭建了平台以后，很多人肯定跃跃欲试，信心满满地说咱们跟着TensorFlow官网的例子往下走，我们向着AI的战略高地往前冲。在这里小编只想先说三个字：

小编曾经也是这么干的，搭好平台就往前冲。但是最后给小编的感觉就是如果基础不稳，概念不清学到后面会有囫囵吞枣的感觉，小编的性格不喜欢这种感觉，还是踏踏实实理清楚每一个概念，每一步走的踏实，这种感觉更加真实可靠！所以我们需要理一下一些关键的感念再往下走。

首先人工智能、机器学习、深度学习，这几个词可能大家可能都已经耳熟能详，但是有时候使用起来也是不加细分。在这里小编使用台大教授李宏毅的一张PPT简单用几句话介绍这几个概念。

人工智能是目标

机器学习是手段

深度学习是机器学习的一种方法

截止目前为止对于机器学习和深度学习的地位有很多争论甚至论战，大家有空也可以了解一下，但是基于目前工业界和学术界的主流现状来说机器学习的理论和深度学习的方法仍然被视为人们实现人工智能这个目标的基础。

小编在这里为大家梳理一下机器学习理论背后的数学概念，这些概念很重要，如果没有这些概念的铺垫，后面我们学习哪怕TensorFlow官网上的第一个最简单的例子可能都会有困难，因此小编为大家提前把这些概念先梳理一遍！

我们这里提到的“机器学习”其实也称为“统计机器学习”(statistical machine learning)或者“统计学习”(statistical learning)，是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计学习由监督学习(supervised learning)、非监督学习(unsupervised learning)、半监督学习(semi-supervised learning)和强化学习(reinforcement learning)等组成。

统计学习三要素：方法 = 模型 + 策略 + 算法

模型

模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数。假设空间用F表示。假设空间可以定义为决策函数的集合。假设空间也可以定义为条件概率集合：

参数向量θ取值于n维欧式空间Rn，称为参数空间。

由决策函数表示的模型为非概率模型，由条件概率表示的模型为概率模型，小编对于非概率模型与概率模型之前纠结了很久，以后有机会可以专门讨论一下非概率模型与概率模型之间的差别。

策略

对于给定的输入X，由f(X)给出相应的输出Y，这个预测值f(X)与真实值Y可能一致也可能不一致。通常用一个损失函数(loss function)或代价函数(cost function)来度量预测错误的程度。损失函数是f(X)和Y的非负函数，记做L(Y,f(X))

常用的损失函数有以下几种：

损失函数值越小，模型就越好。由于模型的输入、输出(X,Y)是随机变量，遵循联合分布P(X,Y)，所以损失函数的期望是

这是理论上的平均意义下的损失，称为风险函数或期望损失，学习的目标就是选择期望风险最小的模型。由于联合分布P(X,Y)往往是未知的，Rexp(f)不能直接计算。因此在机器学习中往往会计算训练数据集的平均损失称为经验风险或经验损失。

根据大数定律，当样本容量N趋于无穷时，经验风险趋于期望风险。

算法

算法是指学习模型的具体计算方法。统计学习基于训练数据集，根据学习策略，从假设空间中选择最优模型，最后需要考虑用什么样的计算方法求解最优模型。

统计学习问题归结为最优化问题，通常这个最优化问题不存在解析解，往往需要用数值计算的方法求解。如何保证找到全局最优解，并使求解过程非常高效，就成了统计学习中的一个重要问题。有时可以利用已有的最优算法，有时也需要开发独自的最优化算法。

是不是有点懵逼？没关系，这些概念大家好好消化一下，下次小编在这个基础上咱们接着盖楼登高！

本文中部分公式参考了李航的《统计学习方法》，部分插图参考了中国台湾大学教授李宏毅的讲义

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