ncc1995的博客

1. 读取数据集 import pickle with open('data_batch_2', 'rb') as f: #x = pic.load(f, encoding='bytes') x = pickle.load(f, encoding='latin1') print(x['data'].shape) #shape(10000, 3072) cifar数...

线性回归： x1为第一个特征，x2为第二个特征，也可以称为属性。y为真实值，h为预测值。   所以损失函数定义如下： 表示第i个样本。 利用梯度下降进行参数更新：  在此处代表的不是第i个样本，而是样本第i维的特征或属性。 表示的是第i个样本的第j维特征 参数更新有两个规则： 1、把m个样本对参数j的梯度分别求出来，然后求和。                   ...