摘要:
一些概念: 损失函数:单个训练示例的误差。最经典的是“平方误差”来计算,即预测值与实际值差值的平方。 代价函数:整个训练集的损失函数的平均值。 最优化:求损失函数达到最小时的权重和偏置。 学习率:训练神经网络时,通常使用梯度下降法来优化参数。在每次迭代中,我们都使用反向传播来计算每个权重的损失函数的 阅读全文
摘要:
一:准备数据 1.1:读入数据集 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import datasets import pandas import matplotlib.pyplot as plt x_data = datasets.l 阅读全文