【机器学习】谷歌的速成课程（二）
生活随笔
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【机器学习】谷歌的速成课程（二）
小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
線性回歸
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訓(xùn)練模型表示通過有標簽樣本來學(xué)習(xí)（確定）所有權(quán)重和偏差的理想值。在監(jiān)督式學(xué)習(xí)中，機器學(xué)習(xí)算法通過以下方式構(gòu)建模型：檢查多個樣本并嘗試找出可最大限度地減少損失的模型；這一過程稱為經(jīng)驗風(fēng)險最小化。
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均方誤差?(MSE) 指的是每個樣本的平均平方損失。要計算 MSE，請求出各個樣本的所有平方損失之和，然后除以樣本數(shù)量
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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/Macaulish/p/8519976.html
《新程序員》：云原生和全面數(shù)字化實踐50位技術(shù)專家共同創(chuàng)作，文字、視頻、音頻交互閱讀總結(jié)
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