1.一般用歐式距離衡量**值與真實值得偏差，即損失函式。最小化損失函式得到的引數值就是模型擬合資料最好的引數值，
2.最小化損失函式的方法一般有兩種：正規方程的解析解，可用於線性回歸模型，一般在特徵值小於1000（吳恩達推薦）時使用；隨機梯度下降法，此處的小批量隨機梯度下降的梯度下降策略是對於隨機均勻取樣的小批量（little—batch）的梯度取平均值得到，比一般的隨機梯度下降多了取樣和取均值過程。
注意的是，引數更新一定要同時更新。
3，python實現步驟：
準備資料集（有些資料收集是關鍵環節，資料預處理也會耗費大量時間資源）
視覺化資料
讀取資料集
初始化模型引數
定義模型
定義損失函式
定義優化函式（定義引數更新方式）
訓練總的來說，線性模型在實際中應用應該不多，但展示了機器學習的一般步驟和基本原理。
跟我學XSL XSL入門
跟我學xsl xsl入門 上期我們講到用css 層疊樣式表 來格式化xml文件，其效果並不很令人滿意。實際上css用來格式化html標記比較合適些，只是因為它簡單才在上例中採用。xml在更多的時候只是一種資料檔案，怎樣將它變為我們日常所看到的html格式那樣的檔案呢？如果我們將xml檔案比作結構化的...
跟我學XSL（六）
今天我們學習xsl的各種運算子，滿足編寫更大靈活性的xsl樣式的要求。表 一 運算子與特殊字元 運算子描述選擇子元素，返回左側元素的直接子元素 如果 位於最左側表示選擇根結點的直接子元素 遞迴下降，不論深度，搜尋指定的元素 如果位於最左側表示從根結點出發遞迴下降搜尋指定元素 表示當前元素 萬用字元，...
跟我學XSL（三）
經過前幾日的學習，我們學習了xhtml文件的編寫和以及三個xsl元素，已能編寫相當靈活的xsl文件，今天將學習的是xsl模板的編寫。我們都知道，短的文件 程式十分好讀，但當規模增大後，其複雜性也以更快的速度增加。前面我們學了 xsl for each xsl value of 等，可以用它們對xml...