本文提出了一种更高效的读书方法：从整体框架入手，带着问题阅读并同步整理笔记，而非强迫自己快速读完。文章重点介绍了机器学习的基础概念和应用，包括回归、分类、聚类等算法，以及最小二乘法、梯度下降法等优化技术。特别强调了模型评估中的交叉验证方法和防止过拟合的正则化技术，并对回归与分类问题的实现进行了说明。最后指出，有效的学习需要明确目标并灵活调整方法。

机器学习，其实就在我们的身边，让计算机帮助我们解决我们生活中形形色色的问题，垃圾邮件的拦截，A和B之间的最短路径等，以及AI，让机器去自主学习来提高和帮助我们的生活。机器学习每年招收的人数，远大于从机器学习毕业的学生数量。成为知道如何设计和建立各种机器学习以及AI系统的高手。针对给出的数据，建立模型，分析样本，进行预测。1-1.欢迎参加《机器学习》课程。1-2.什么是机器学习？不光要学习算法的知识

遥感图像识别：专业词汇：kernel：卷积遥感图像分类 1.1 LeNet-5。

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反向传播时出现非常大的梯度更新后导致权重分布中心小于零，导致该处导数始终为零，反向传播无法更新权重，即进入失活状态。：本节理论较多，会枯燥，尽管内容不需要完全掌握，但是要大致理解，留有印象。随着网络加深，梯度消失&&梯度爆炸现象越来越明显BN等方式解决。中间的图像很好的诠释了AlexNet的好处，减少了过拟合的现象。要让整个训练样本的数据集满足分布规律（均值为0方差为1）但两篇文章整理的是不同博主