在TASK1中简单了解了一下机器学习所具备的三个关键要素和实际应用，在TASK2中更近一步地了解在构建模型中的优化方案。...
定义一个数学函数f，该函数包含未知参数，用于预测目标变量。在文本中，这个函数是。其中，y是预测目标，即频道的总观看次数；x1是特征，即前一天的观看次数。b是偏置（bias），它是一个常数项，用于调整函数的输出。w是权...
阅读李宏毅老师苹果书及搭配视频的一次记录_机器学习苹果书...
不同的参数也需要不同的学习率（而不是固定不变的）：如果在某一个方向上梯度值很小（非常平坦），我们会希望学习率调大一点；MGBD需要随着时间的推移逐渐降低学习率：在梯度下降初期，能接受较大的步长（学习率），以较快的速...
记录《DatawhaleX李宏毅苹果书》第一章学习心得...
从零基础开始深度学习...
本章主要介绍深度学习常见的一些概念，方便我们从不同的角度来更好地优化神经网络。_文章标题带上“datawhalex李宏毅苹果书ai夏令营...
局部最小值与鞍点、批量和动量...
机器学习任务类型关键概念梯度下降法以及实例分析：波士顿房价预测...
解决不匹配问题需要深入理解数据的产生方式和分布变化的原因，可能需要收集与测试数据分布更一致的训练数据，或者使用一些技术来调整模型，使其能够适应数据分布的变化。交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术，它通过将训练数据分...