励志成为一名算法工程师

线性模型找出相对的[k1,k2,k3……kn] 和 b 来确定函数，然后就可以通过函数预测值……对于最简单的数据集 D = {(x1,y2),(x2,y2),,(xn,yn)}，……可以使用均方误差来评判参数，也就是 (yi - (wxi + b)) ^ 2，对其。对于数据项 S = [x1,x2,x3,x4,x5。，而将（w，b）不断优化的过程，称为“最小二乘参数估计”得到方法后，如何求出w，b的具体公式。也就可以得出w，b的计算公式，也就是。，就可以得出当前模型的均方误差了。

将数据集分为A，B两个数据集，一个用于训练，一个用于测试，两个集合的划分行该同层次相等，尽可能避免数据集成分不同导致的误差，例如训练垃圾邮件识别时，如果训练集有34%的垃圾邮件，那么测试集也要有34%的垃圾邮件。”，而相对的，将正确率称为精度（accuracy），而将在新样本出现的错误率称为“泛化误差”，而“训练误差”接近0并不意味着模型很好，相反，这样的模型一般都具有较高的“泛化误差”，当 k = 集合元素个数时（小集合的元素数为1），留一法被公认为是最准确的方法，但是显而易见的他的耗时太大。

将示例以坐标轴的形式展示，每一个属性占一个维度，即属性个数是维度数。所有描述obj的特征的集合，例如人（姓名，年龄，性别）不带标签，训练集无标记，模型自动根据一定规则进行分类。介于两者之间，训练集一部分由标记，一部分无标记。可能的结果，模型只能预测训练集标记的结果。数据集的一种，用来建立模型的初始数据。例如 （1 - 10）的一系列数值。带标签的学习，训练集标记了。例如（猫，狗，猪）的分类。实例中的元素均为属性。属性的抽象的存在位置。

前馈神经网络(Feedforward Neural Network)通常由输入层(Input Layer)，隐藏层(Hidden Layer1)神经网络的层数由隐藏层的个数和输出层的个数决定输出层(OutputLayer)组成。其中隐藏层可以有多个。如下图是一个3层的神经网络。，实际上就是将进行成百上千次。