06.1 数据线

内容与核心概念

我们知道如何测量错误和改变设置。
有点,我们需要让他们更接近直线, 改变倾向和转变, 减少训练点的错误。
选择直线和分分点使看到简单数据的学习过程成为可能,核查答复不参与更正。
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
学习从数据和标准开始
所以让我们来看看对( x,y) 。 我们选择了投影家族的家属 x=wx+b, 我们寻找减少平均误差的参数。 x 和 y 是数据; w, b 是设置的输出。 滑块的手动移动也会改变函数, 但只有数据集的算法适合描述的学习程序 。
MSE
⁡
(
w
,
b
)
=
1
N
∑
i
=
1
N
(
w
x
i
+
b
−
y
i
)
2
.
\operatorname{MSE}(w,b)=\frac1N\sum_{i=1}^N(wx_i+b-y_i)^2.
MSE
(
w
,
b
)
=
N
1
​
i
=
1
∑
N
​
(
w
x
i
​
+
b
−
y
i
​
)
2
.
Take x=[-1.0.1],y=[-1.13]。W=1,b=0偏好[-0.1]、差错[0,1--2]、MSE=5.3。对于一个专题的折叠回归,可以从零梯度的两个方程式中得出最佳结果。
w
=
∑
i
(
x
i
−
x
ˉ
)
(
y
i
−
y
ˉ
)
∑
i
(
x
i
−
x
ˉ
)
2
,
b
=
y
ˉ
−
w
x
ˉ
.
w=\frac{\sum_i(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum_i(x_i-\bar x)^2},\qquad b=\bar y-w\bar x.
w
=
∑
i
​
(
x
i
​
−
x
ˉ
)
2
∑
i
​
(
x
i
​
−
x
ˉ
)
(
y
i
​
−
y
ˉ
​
)
​
,
b
=
y
ˉ
​
−
w
x
ˉ
.
在平均 0 1, 分子4, 分母2, 所以 w= 2, b=1, MSE=0的例子中。 这是三个研究点的精确性, 而不是任何新x 上的权利法的保障 。
实验。
首先手动设置线条, 然后单击“ 查找是否合适 ” 。 比较之前/ 之后的方形之和。 如果所有 x 都相同, 则无法将斜度和截截截线明确分开: 分母为 0 。 对于多维回归, 您需要一个环/ 条件检查, 而不是盲反。
在引擎盖下面
对于衬里层的 d 标志含有 d+1 参数。 对于批量N ,设计矩阵的形状为[N, d], 重量[d, 1],输出[N. 1]。多元体特征可以通过保持学习系数的线性来改变与 x 的关系。
x,y = [-1,0,1],[-1,1,3]
mx,my = sum(x)/3,sum(y)/3
w = sum((a-mx)*(b-my) for a,b in zip(x,y))/sum((a-mx)**2 for a in x)
b = my-w*mx
assert (w,b)==(2,1)
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
所选择的培训活动被减至最低程度,而转调则被证明。
从评价到集体决定,这个问题如何进行?
第06章Python实例
学术基础