说明如何将一个AI模型转化为数学的求解问题

在第一步定义好模型之后，接下来我们要告诉机器，满足什么样条件的a和b才是最好的模型，即定义损失函数。

假设测试的数据（x1、y1）、（x2、y2）、（x3、y3）…；

假设测试数据到直线的距离之和为H；

则H²=∑（x-xi）²+（y-yi）²之和，其中xi、yi表示每点的测试数据。

因此我们定义最好的就是：使得H的值最小时，就是最好的。

第三步：找出最好的模型

根据第二步，我们知道什么是最好的了，接下来就是想办法求解出最好的解。

常用的就是梯度下降法，求最小值。剩下的就是输入数据去训练了，训练数据的量和数据源的不同，就会导致最终的参数a、b不一样。

这三步中基本上就是转化为数学问题，后面会单独写一篇文说明如何将一个AI模型转化为数学的求解问题，其中主要涉及的一些专称有：激活函数、损失函数、误差、梯度下降、收敛、正则化、反向传播等等，感兴趣的同学可以关注下。

02 监督学习（Supervised Learning）

监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务，主要特点就是训练数据是有标签的。

比如说图像识别：当输入一张猫的图片时，你告诉机器这是猫；当输入一张狗的图片时，你告诉机器这是狗；如此训练。