qq_43187760的博客

机器学习；在分析机器学习问题之前：首先应该搞清楚是分类问题还是回归问题：【有时候分类回归已经很模糊】【机器学习】在训练过程中，大致会学到f(.)f(.)f(.) ,损失函数JJJ是其参数θ\thetaθ的函数,最终是学习到J最小时的????。输入的图片等高维向量，是可以被抽象看作高维空间中的一个点的。1，梯度下降的两个妙处：；不管损失函数对某参数的导数是正还是负，起码在该参数方向上，使用梯度下降公式都会降低损失函数值。；梯度下降过程对参数的更新是同步的，不只针对一个，是在座的全部。假如把损失函数