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1、neural network
2、损失函数
3、优化器
机器学习分类:监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习、迁移学习等。
其中,监督学习包括回归和分类,分类又分为线性模型和非线性模型。非线性模型包括深度学习和其他(SVM、决策树、KNN等)。
三、损失函数与梯度更新
损失函数计算预测值与真实值的距离。
梯度更新则寻找使损失函数最小的w值。
如图所示,对于途中的W0点,计算其梯度结果为负,要使损失函数减少,应使W往增大的方向变化,因此梯度更新一般会在前面加一个负号。
使w最终的变化方向是增大的。
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