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梯度下降 Gradient DescentB站 刘二大人 PyTorch深度学习实践-线性模型为什么要引入梯度  在上一讲中通过枚举法来找到拟合目标，但是在实际情况中，一仿麦呢难以一开始就确定权重www的范围；另一方面，权重可能是多维的，会陷入维度诅咒中。因此，我们希望程序自己去寻找最合适的www的值，那么问题就转换成了求使得代价函数cost(w)cost(w)cost(w)有最小值时的www的值，即：w∗=arg min⁡w cost(w)w^*= {\underset {w} {\operato

线性模型 Linear Model线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即：f(x)=WTx+bf(x) = W^Tx+bf(x)=WTx+b