【ML&DL】0 如何理解手寫數字識別網絡

ML目標 從數據中學習到一些高層次的抽象的一些概念，這樣的話，對於一個新數據x，也能預測出比較符合實際情況的y。 而自然界的y往往有兩種：離散和連續。 連續值預測： 線性方程： 可以求出w和b精確解，但是在現實生活中，我們不能精確求解，1是生活中的模型是未知的，2是有噪聲。 需要更多的參數才能求出w和b的值。 如何更好的求解w和b參數呢？ 構造一個新的損失函數loos function Minim

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