深刻了解機器學習 (Descending into ML)：訓練與損失

簡單來講，訓練模型表示經過有標籤樣原本學習（肯定）全部權重和誤差的理想值。在監督式學習中，機器學習算法經過如下方式構建模型：檢查多個樣本並嘗試找出可最大限度地減小損失的模型；這一過程稱爲經驗風險最小化。web 損失是對糟糕預測的懲罰。也就是說，損失是一個數值，表示對於單個樣本而言模型預測的準確程度。若是模型的預測徹底準確，則損失爲零，不然損失會較大。訓練模型的目標是從全部樣本中找到一組平均損失「較

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