m0_74042340的博客

在这个具体的示例中，通过一次反向传播和梯度下降，模型的权重 w 从 0.5 更新为 1.0，偏置 b 从 0.5 更新为 0.75。更新后，模型的预测输出更接近真实值= 4，损失函数的值从 3.125 减少到 0.78125。反向传播计算出损失函数对模型参数的梯度。梯度下降利用这些梯度更新模型参数，使得损失函数的值逐步减小。通过多次迭代（即重复上述过程），模型的参数会逐步调整，最终使得模型的预测值与真实值非常接近，损失函数的值也会趋近于零，从而训练出一个性能良好的模型。

​​​​​​​​​​​​​​在实际应用中，您可以根据以上定义，利用梯度下降算法来求解一元线性回归模型的参数 θ0​ 和 θ1​，从而实现对数据的拟合。具体步骤如下所示随机初始化参数 θ0​ 和 θ1​。计算代价函数 J(θ) 对参数 θ0​ 和 θ1​ 的偏导数。偏导数表示了在当前参数值下，代价函数的变化率。根据梯度下降的更新规则，更新参数 θ0​ 和 θ1​：其中，α 是学习率，控制参数更新的步长。反复执行步骤2和步骤3，直到达到最大迭代次数或者达到收敛条件（梯度变化很小）为止。

监督学习依赖于有标签的数据，目标是预测输出；而无监督学习不依赖标签，目标是发现数据中的结构和模式。监督学习通常用于分类和回归问题，而无监督学习通常用于聚类、降维和关联规则学习等任务。在实际应用中，监督学习和无监督学习经常结合使用，以获得更深入的洞察和更精确的预测。