自动特征学习是一个非线性模型，可以自动发现有效的特征，特征组合。

决策树算法是数据挖掘分类中的一种常用的算法。在数据挖掘领域内，分类可以看成是从一个数据集到一组预先定义的、非交叠的类别的映射过程。

监督学习的数据不需要带标签等人为标注信息

训练集分割为小一点的子集训练，这些子集被取名为 mini -batch

聚类需要从没有标签的一组输入向量中寻找数据的模型和规律

CNN中常用的正则化手段是dropout

卷积核尺寸一般是奇数

resnet可以很好解决梯度消失问题

神经网络的神经元计算是一个线性计算函数

卷积神经网络中的池化层主要用来A数据进行降维，减少数据特征

BERT网络不是常见的深度神经网络