一、梯度下降的含义 梯度下降是一种优化算法，用于通过计算目标函数的梯度（导数）来逐步调整参数，从而最小化损失函数（或最大化收益函数）。 通俗理解： 就像一个人下山，每一步都沿着最陡的方向往
一、代价函数的含义 代价函数（Cost Function），也称为损失函数（Loss Function）或目标函数（Objective Function），是机器学习中衡量模型预测结果与真实值之间差异的数学函数。它如同指南针一般，为模型优化指明方向，是训练任何机器学习模型的核心组成部分。 在机器学习
一、线性回归的含义 线性回归（Linear Regression）是统计学和机器学习中最基础、最常用的预测模型之一，用于分析因变量（目标变量）与一个或多个自变量（特征变量）之间的线性关系。其核心思想是通过拟合一条最佳直线（或超平面）来描述变量之间的关系，并据此进行预测。 通俗理解： 想象你在卖冰淇淋
一、非监督学习的含义 非监督学习是机器学习的另一种类型，它使用没有标签的原始数据来训练模型，目标是从数据中自动发现结构、模式或关系。因为没有“答案”可参考，算法就像是在自己摸索和学习。 通俗理解： 这就像你在看一堆没有标准答案的题目（比如几十篇文章或图片），你开始自己归类，比如“这些是讲科技的，那些
一、监督学习的含义 监督学习是机器学习的一种类型，它通过已有的标注数据来训练模型，使其能够对未知数据进行预测或分类。所谓“监督”，就是在训练过程中，算法知道每条数据的“答案”（即标签），这就像老师在教学生题目并给出正确答案。 通俗理解： 就像你在做选择题，题干是“输入”，标准答案是“标签”；你做多了
