入门

了解机器学习

• 标签
  需要通过机器学习模型判断出的结果

• 特征
  机器学习模型进行判断的条件（可以是很多的变量）

• 模型
  机器学习判断的工具

降低损失

线性回归

y=mx + b

其中：

• y 指的是温度（以摄氏度表示），即我们试图预测的值。
• m 指的是直线的斜率。
• x 指的是每分钟的鸣叫声次数，即输入特征的值。
• b 指的是 y 轴截距。

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但是这样会对一些样本有误差，而我们的目的就是得到将误差降到最低的模型

降低损失：迭代方法

• 训练模型时，提取一大批样本的特征放入模型中计算损失值，然后调整权重w1,循环操作对比损失，得出最佳模型

  
  
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梯度下降法（优化寻找最低损失的速度）

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