liujing319的专栏

上一篇我们讲了感知器和梯度下降的关联，详细请查看 感知器与梯度下降（一）今天我们来讲一下，从算法上看，感知器和梯度下降的区别和联系。从上一篇中，我们得到了误差函数的表达式：误差函数是关于权重W的函数，画一个三维的图如下，误差函数是关于权重W1和W2的函数，在某一点上误差E的梯度是对w1和w2的偏导数的矢量和的反方向（相反数），如下图右侧所示：梯度下降的算法计算过程，我们来简单...

对于机器学习来说，最简单的模型就是线性回归，线性回归往往作为机器学习的入门模型来学习，线性回归，顾名思义就是数据集合的分布可以用一条直线（二维）或者一个平面（三维）或者更多维度的线性方程 来进行划分界限的分布，举个很直观的例子： 上面是二维和三维的线性回归的界限分隔示意图，线性回归最典型的例子就是房价的问题，如上面图中，左边的图显示了 房屋的大小对房价的影响，只关注一个变量（房屋大小...