挑大梁的专栏

在梯度下降优化过程中，目标是最小化损失函数，通过调整模型参数使得损失函数的值最小化，从而得到最优的模型参数。: 在高维空间中，梯度下降算法可能面临维度灾难（curse of dimensionality）的挑战，即随着特征空间维度的增加，优化问题变得更加复杂，梯度下降算法的效率会大大降低。: 使用正则化技术，如L1正则化、L2正则化等，可以防止过拟合，提高模型的泛化能力，进而提高算法的性能。: 在深度神经网络中使用批归一化技术，可以加速收敛速度，提高模型的稳定性和泛化能力，进而提高算法的性能。

是一种优化算法，用于最小化一个函数的值，特别是用于训练机器学习模型中的参数，其基本思想是通过不断迭代调整参数的值，使得函数值沿着梯度的反方向逐渐减小，直至达到局部或全局最小值。学习率设置得太小，参数更新的步长就会很小，导致收敛速度缓慢，需要更多的迭代次数才能收敛到最优解，或者在达到最优解之前就提前停止。方法，选定一个经验初始值，一步步沿着梯度的反方向进行计算，使方程解尽快达到收敛，并得出最优解。学习率的是一个经验，把它设置成一个比较小的正整数，0.1、0.01、0.001、0.0001，

本人学习之思维导图总结

假定所有的样本的误差都是独立的，上下的震荡，叠加之后形成的分布，它服从正态分布（高斯分布），服从均值为 0，方差为某定值的高斯分布。这等价于解一个线性方程系统，其中涉及到对参数的偏导数等于零，或者使用正规方程（Normal Equations）。在建立了线性回归模型后，我们希望利用这个模型对未知数据进行预测。，其中 (x) 是自变量，(y) 是因变量，线性回归的目标是找到一条直线。: 评估模型的性能，衡量模型的预测值与真实值之间的平均平方误差。，使得这条直线最好地拟合给定的数据点。值代入模型，得到预测的。

尽可能的找到一个模型使得整体的误差最小，通常叫做损失 Loss，通过损失函数Loss Function计算得到。将误差方程转化为有确定解的代数方程组（其方程式数目正好等于未知数的个数），从而可求解出这些未知参数。是可以在一个区间范围内取任意值的变量。有监督学习的一种算法。现实生活中，往往影响结果 y 的因素不止一个，有可能是 n 个，w,b 是公式上的参数即要求的模型，w就是斜率，b就是截距。是解决最小二乘问题的一种方法，特别适用于线性回归问题。y 是目标变量即未来要预测的值。误差，预测值和真实值的差距

1.整体2.局部

详细阐述了基于传机器学习模型算法开发项目的详细步骤