数据集
分为训练数据和测试数据,训练数据用来训练模型参数,测试数据用来检验该模型的准确程度。
损失函数
预测值与真实值之间的误差
有了目标函数,如何优化
使用优化算法 : 随机梯度下降, 重点是梯度下降的方向和学习率
总结一下,优化函数的有以下两个步骤:
1.初始化模型参数,一般来说使用随机初始化;
2.我们在数据上迭代多次,通过在负梯度方向移动参数来更新每个参数。
数据集
分为训练数据和测试数据,训练数据用来训练模型参数,测试数据用来检验该模型的准确程度。
损失函数
预测值与真实值之间的误差
有了目标函数,如何优化
使用优化算法 : 随机梯度下降, 重点是梯度下降的方向和学习率
总结一下,优化函数的有以下两个步骤:
1.初始化模型参数,一般来说使用随机初始化;
2.我们在数据上迭代多次,通过在负梯度方向移动参数来更新每个参数。