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一句话概括机器学习：调整权重——将weight的大小进行不断的调整——以降低误差。 不断调整weight大小，使得误差逐渐为0的过程，就是学习的过程。 在调整weight大小的过程中，给weight加减一个固定的值，得到结果并判断误差，我们就可以根据此来最终调整weight的大小。 而不断的重复上述过程，最终的误差会逐渐趋向于0，也就说明神经网络的预测精度较高。 什么是冷热学习？ 冷热学习指的是通过扰动权重来确定向那个方向调整可以使得误差的降低幅度最大，基于此将权重的值向那个方向移动，不断重复这个过程，知道

Logistic回归算法类别学习方法数学知识数据集代码详细内容步骤Logistic回归的数学表达式Logistic回归的损失函数优化 类别 类别：分类算法 学习方法 学习方法：有监督学习 数学知识 1、Logistic回归的数学表达式 2、Logistic回归的损失函数 数据集 ·AiStudio：https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/110593 ·sklearn库：load_iris() 代码 dataMat : 数据列表 labelMat

数据是载体，智能是目标，而机器学习是从数据通往智能的技术途径。 ——摘要 从17世界的最小二乘法的推导和马尔科夫链，到如今以智能语言助手为代表的智能家具。从二十世纪五十年代初的西洋跳棋程序（Samuel），到2017年的围棋人机大战。从1953年的《Sally》短篇科幻小说，到2021年“滴滴自动驾驶5小时无接管路测”顺利完成。人工智能已经从遥不可及深入了我们的生活，并改变着我们的生活。机器学......