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动手学深度学习是一种强调通过实践来深入理解和掌握深度学习知识与技能的学习方式，其核心在于将理论学习与实际操作紧密结合，使学习者能够在实践中真正理解深度学习模型的原理、算法以及应用场景。
机器学习（Machine Learning）：是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。在数据挖掘、自然语言处理、图像识别等众多领域有广泛应用。
在多类别分类问题（如将图像分为多个不同的物体类别、文本分类到多个主题类别等）中，需要使用特定的评估指标来衡量模型的性能，这些指标被称为多类别指标（Multi - Class Metrics）。与二分类问题不同，多分类问题的评估更为复杂，因为涉及到多个类别之间的混淆情况。
常见的多类别指标
数据增强（Data Augmentation）是一种在数据层面进行操作的技术，主要用于扩充数据集。在机器学习和深度学习的模型训练过程中，数据的数量和质量对模型的性能有着至关重要的影响。数据增强通过对原始数据进行一系列变换，生成新的、与原始数据相似的数据样本，从而增加数据的多样性和规模。
在计算机视觉中的应用
对于一个二分类问题，混淆矩阵是一个(2\times2)的矩阵，包含真正例（True Positive，TP）、假正例（False Positive，FP）、真反例（True Negative，TN）和假反例（False Negative，FN）这四个元素。例如，在判断一封邮件是否为垃圾邮件的任务中，如果模型正确地将垃圾邮件预测为垃圾邮件，这就是一个真正例；如果将正常邮件错误地预测为垃圾邮件，就是假正例。...
其计算公式为(F1 = 2\times\frac{Precision\times Recall}{Precision + Recall})。例如，在信息检索任务中，精确率关注的是检索出的结果中有多少是真正相关的，召回率关注的是所有相关的内容中有多少被检索出来了。F1 - sc...
这个函数的定义域是((-\infty,+\infty))，值域是((0,1))。例如，当(x = 0)时，(y=\frac{1}{1 + e^{0}}=\frac{1}{2})；当(x\to+\infty)时，(y\to1)；当(x\to-\infty)时，(y\to0)。
函数性质
例如，在数学中，所有的多项式函数构成一个函数集。一个(n)次多项式函数的一般形式为(y = a_0 + a_1x + a_2x^2+\cdots+a_nx^n)，其中(a_0,a_1,\cdots,a_n)是系数，所有这样的多项式函数（无论(n)取何值，系数如何取值）组成了多项式函数集。
分类
设(X)是服从伯努利分布的随机变量，(p)表示一次试验中结果为(1)（成功）的概率，那么(X)的概率质量函数（PMF）为(P(X = k)=p^{k}(1 - p)^{1 - k})，其中(k = 0,1)。
示例
含义解释 当说“the boundary is linear”时，意思是边界呈现线性的形态。从几何角度来讲，线性边界通常可以用直线方程来描述，比如在二维平面中可以表示为 (y = mx + c)（其中 (m) 是斜率，(c) 是截距）这样的形式，在更高维度空间也有相应的线性表达式来刻画。
常见场景举例