机器学习 ：李宏毅：线性回归 梯度下降：（goodness of function）

梯度下降：（goodness of function）"/>

机器学习 ：李宏毅：线性回归 梯度下降：（goodness of function）

机器学习：线性回归 笔记记录

机器学习的三步走
1.设计函数模型（构造函数）
设计线性模型：
x为视频所说的10组数据
w,b为所求的值
y^表示的是通过所构造的函数得到的预测值
2.判断函数的好坏
梯度下降：（goodness of function）
训练数据为十组

y^ 为预测值，f(x)为10组数据的真实值
Loss越小越好，Loss就是我们判断我们设计的函数模型好坏的工具

3. 选择最好的函数
由于学习过高数知识，我们可以知道 函数的极大值或者极小值存在于该函数的导数等于零的位置。因此我们对Loss 进行偏微分 的到Loss的最小值

接下来我们要使用梯度下降算法：
首先关于李宏毅视频中所讲的初始值的w,b都是随机初始化。

如图所示,进行迭代10000次
η ：学习率，一般来讲，在导数固定的情况下，学习率越大，w或b变化也就越大。一般学习率的值为（0.001~ 0.1 ~1）（个人理解）
对于学习速率的理解可以参考视频李宏毅老师所讲。

寻找最小值的过程不是一帆风顺的，我们有可能会遇到学习很慢（导数接近0）、鞍点（导数为0，但是周围还是有下降空间）、局部最小值（导数为0，但是得到的结果不是整体最小值，而是局部最小值）等问题。（暂时略过）

将得到的w,b放如所构造的函数中，和原始值进行比较（做差值）
以上是我个人认为，梯度下降的难理解的地方，图片来源均为哔哩哔哩李宏毅机器学。