Task01

線性迴歸 基本要素 模型：線性模型 數據集：分爲訓練集和測試集（數據集由特徵和目標值構成） 損失函數：預測值與真實值之間的誤差（一個常用的選擇是平方函數） 優化函數 優化函數 當模型和損失函數形式較爲簡單時，可以直接用公式表達出來。這類解叫作解析解（analytical solution）。然而，大多數深度學習模型並沒有解析解，只能通過優化算法有限次迭代模型參數來儘可能降低損失函數的值。這類解叫作

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