第2节 如何计算神经网络的参数:AI入门核心逻辑详解

🎯 核心目标:找到最佳w和b!

上期咱们聊了神经网络就是复杂的"线性变换+激活函数套娃",今天的重头戏就是:怎么算出让模型完美拟合数据的w(权重)和b(偏置)!先从最简单的线性函数说起,一步步揭开神秘面纱

那么如何计算w和b呢?首先明确我们需要的w和b能够让函数的结果更接近真实数据。

📏 什么样的参数才算"好"?

答案超简单:预测值(yhat)越接近真实值(y)越好!就像画一条直线穿过散点,直觉上"贴得越近"的线肯定拟合得更好嘛

对于以下数据,我们可以看出显然第一个拟合的更好。

真实数据值为

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