机器学习

本文详细地介绍了什么是Forwarh pass和反向传播，并且通过一定的证明与转换将两者联系在一起。

本节介绍了关于训练集对于我们训练出来的模型的好坏，定义了如何评价训练集好坏的标准，介绍哪些因素会导致我们的训练集是不好的训练集的概率增加等内容

本节介绍了关于导数值为零而导致的梯度下降无法继续进行时该怎么办的内容，同时介绍了多个与梯度下降相类似的改进方法

这一节的主要内容是当测试数据的准确度不够高的时候应该怎么做。主要介绍了当测试集误差过大的时候应该通过哪些措施来进行判断及处理

机器学习基本的概念及任务的讲解，主要介绍了机器学习的步骤、任务、及其目标等等内容，是对于李宏毅老师的课程的学习记录