1）时代
对整个数据集进行全面培训，以便每个示例都可以看到一次。因此，一个时期代表N /批大小训练迭代，其中N是示例总数。
2）例子
数据集的一行。一个示例包含一个或多个功能，可能还包含一个标签。另请参见带有标签的示例和未带标签的示例。
3）标签
这是示例的结果部分。数据集中的每个示例均包含一个或多个要素和一个标签。
在垃圾邮件检测数据集中，功能可能包括主题，发件人和邮件，而标签可能是“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。
4）学习率
用于通过梯度下降训练模型的标量。在每次迭代期间，梯度下降算法将学习率乘以梯度。所得乘积称为梯度步骤。
5）型号
机器学习系统从训练数据中学到的东西的表示。
6）训练
确定理想参数的过程包括一个模型。
7）随机梯度下降（SGD）
一种批处理大小为1的梯度下降算法。换句话说，SGD依赖于从数据集中随机选择的单个示例来计算每个步骤的梯度估计。
8）平方损失（L2损失）
此函数计算带标签的示例的模型预测值与标签的实际值之差的平方。
由于平方，此损失函数会放大不良预测的影响。
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。
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