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应该差不多300左右一节课

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我以我的理解回答一下如果有鈈对的地方请指正

  1. x1,x2是输入X的向量它可能是一个样例的一组特征,比如用一组西瓜属性预测这个是否为好瓜也可能是多个样例,比如時序数据中用前N个数据预测后M个数据,这时候x1x2就是sample1,sample2 我理解的是x1,x2的实际意义可以多样总之是你觉得可以有效预测Y的值的一组向量

  2. 求出的是局部最小值,但是视频中讲解的问题一般是凸函数所以也是全局最小值。 现实中很多函数不是凸函数所以有很多时候神经網络模型的效果并不好,需要结合全局搜索算法模拟退火、爬山、蚁群等优化参数然后再用神经网络模型进行学习,通常可以提高精度,就是为了把搜索范围精确到一个凸的区域,避免陷入局部最优

  3. 我也不是很清楚,线性代数不太好

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