# 快速入门

  1. 学习基础数学知识，尤其是线性代数、微积分和概率论。这些知识是深度学习的基础，必须掌握。

  2. 学习 Python 编程语言，因为 Python 是深度学习领域最流行的编程语言之一。建议从 Python 基础语法开始学起，再逐步深入学习相关库，如 NumPy、Pandas 等。

  3. 了解机器学习的基本概念和原理，包括监督学习、无监督学习、回归、分类、聚类等。

  4. 学习深度学习的基本概念和原理，如神经网络、反向传播算法、卷积神经网络、循环神经网络等。

  5. 学习常用深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。可以通过官方文档、教程、视频等方式进行学习。

  6. 实践项目。选择相对简单的深度学习项目，如手写数字识别、图像分类等，逐渐提高难度。在实践中遇到问题时可以查阅文档、寻求帮助。

# 方法与技巧

# 经典算法

# 线性回归

线性回归是一种机器学习中常用的技术，用于对一个变量与另一个或多个变量之间的线性关系进行建模和预测。它的基本思想是，假设输入变量 x 和输出变量 y 之间存在着一个线性的关系，可以用下面的公式来表示：

y = b_0 + b_1 * x_1 + b_2 * x_2 + … + b_n * x_n

其中，y 是输出变量，x1, x2, …, xn 是输入变量，b0, b1, b2, …, bn 是回归系数（也称为权重）。通过训练模型来确定回归系数的值，使模型可以预测新的输入变量对应的输出变量。

训练模型的过程通常使用最小二乘法或梯度下降法等算法来最小化损失函数，即预测值与真实值之间的差异。最小二乘法通过求解方程组来确定回归系数的值；梯度下降法则通过迭代来逐步调整回归系数的值，直到找到最小值。

线性回归可以用于各种不同的应用，如预测股票价格、房价、销售量等。同时也有一些扩展和改进的线性回归算法，如岭回归、Lasso 回归和弹性网络回归等，它们可以帮助解决高维问题和过度拟合等问题。