模型训练 - scolo

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colo

欲买桂花同载酒

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模型训练

2025-12-12
使用梯度下降训练线性回归模型的基本步骤训练线性回归模型的基本步骤：初始化模型参数（权重和偏置）计算预测值：ŷ = wX + b计算损失函数（如均方误差）计算损失函数关于参数的梯度使用学习率更新参数：w = w - α*∂loss/∂w重复步骤2-5直到收敛
- 2025年-12月-12日
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模型训练
2025-12-12
线性回归模型训练的基本步骤线性回归模型训练的核心步骤：准备带标签的训练数据集定义线性模型：$y = wx + b$选择均方误差(MSE)作为损失函数使用梯度下降优化参数迭代更新直到收敛
- 2025年-12月-12日
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模型训练
2025-12-11
训练集、验证集和测试集的作用与划分在机器学习中，数据集通常划分为三个独立部分：训练集：用于训练模型参数（占60-80%）验证集：用于调优超参数和防止过拟合（占10-20%）测试集：用于最终评估模型泛化能力（占10-20%）划分时需随机打乱数据，确保分布一致，避免数据泄露。
- 2025年-12月-11日
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