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动手学深度学习v2-10-1 线性回归+基础优化算法

本文主要是介绍动手学深度学习v2-10-1 线性回归+基础优化算法，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

一、线性回归

1 线性模型

2 线性模型可以看成单层神经网络

3 神经网络源于神经科学

4 衡量预测质量

  • 平方损失

5 案例-房价预测

(1) 简化模型

(2) 训练数据

(3) 参数学习

(4) 显示解

6 总结

二、基础优化方法

1 梯度下降

(1) 基本步骤

(2) 选择学习率

2 小批量随机梯度下降

(1) 基本步骤

(2) 选择批量大小

3 总结

这篇关于动手学深度学习v2-10-1 线性回归+基础优化算法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
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