第4章　从数据中学习

正如我们在第3章中所看到的，对于复杂的数据集，数据准备需要花费大量的时间。然而，花在数据准备上的时间是值得的。同样，对于任何想要进入深度学习领域的人来说，花时间去理解从数据中学习的基本理论也是非常重要的。当阅读新的算法或者在评估自己的模型的时候，对机器学习基本原理的理解将会给你带来回报。当你读到本书后面的章节时，它也会让学习过程变得更加容易。

具体而言，本章介绍了深度学习理论中最基本的概念，包括对回归和分类性能的度量以及对过拟合的识别。本章还提供了关于超参数优化敏感性问题的一些警告。

本章主要内容如下：

·学习的目的

·成功与错误的度量

·识别过拟合和泛化

·机器学习背后的艺术

·深度学习训练算法的伦理意蕴