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title: 林妤敏 工作日誌&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&nbsp;&nbsp;07月01號 第1週

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# 林妤敏 工作日誌&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&nbsp;&nbsp;07月01號 第1週


## 第一週 

### Artificial Inteligence : Machine Learning

**學習方式**

| Type       | Supervised Learning   | Unsupervised Learning   | Reinforcement Learning |
| ---------- | --------------------- | ----------------------- | ---------------------- |
| Algorithms | Linear/Logistic Reg., | Kmeans,DBSCAN,PCA,NN,   | Q-Learning, SARSA      |
|            | SVM,Decision Tree,KNN | Hierarchical Clustering |                        |
| Train      | labeled data          | unlabeled data          | No predefined data     |
|            | need supervised       | no need supervised      | self-learning          |
| Type of    | Classification        | Clustering, Apriori     | Reward based system    |
| Problems   | Regression            | Association             |                        |
|            |                       | Receonstruct            |                        |
| Examples   | Email,Forecast        | 購物平臺的自動推薦功能      | Gaming                 |


 **4 type of Classification**
  * Binary Classification 二元分類       : Email Spam(Yes or No)
  * Multi-Class Classification 多元分類  : Face recognition system
  * Multi-Label Classification 多標簽分類: Photo Classification
  * Imbalanced Classification 不平均分佈 : Medical Diagnostic system 

 **Regression**
  * 透過很多的**x**去預測出**y**這個結果
  * 預測的答案為連續值
  * 輸出結果是數值

 **總結訓練過程**
    【訓練前】
    1. Scenario ：有什麽資料？要預測什麽資料？
    2. Task ：問題種類：要做什麽？解什麽？
    3. Method： 要用什麽方法？決定Model（A set of function）
    【訓練中】
    1. Loss Function損失函數: train他如何辦別模型的好壞（Goodness of function f)
    2. Gradient Descent梯度下降法: 到了最佳的 (Pick the Best function)
    3. Learning Rate: 可以調整學習脚步
    【訓練後】
    1. Test Avearage Error訓練可能的問題
    2. Generalization: 評估新資料的適用性
    3. Cross Validation: Testing Set驗證Model的好壞
    
 **error的來源**
    bias & variance
    ![](https://i.imgur.com/Uoqk5M5.jpg)
    
![](https://i.imgur.com/hPKY1QI.jpg) 
    
   ![](https://i.imgur.com/C6vwEuq.png)
    
    比較簡單的圖：Bias大，Variance小
    比較複雜的圖：Bias小，Variance大
    Overfitting (模式複雜度過高): Bias2降低，但Variance增加
    Underfitting (模式複雜度過低): Variance降低，但Bias2增加
    


## 下週預期進度
Deep Learning
TCA course
AI Conculsion
