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一、线性回归：从现实问题到数学模型
线性回归是深度学习中最基础的模型之一，常用于预测连续值。例如，在房价预测中，我们通过房屋的特征（如面积、位置等）来估计其价格。
核心概念：
输入：特征（如房屋面积、房间数）
输出：连续值（如房价）
目标：最小化预测值与真实值之间的差异
神经网络视角：
线性回归可以看作是一个单层神经网络，没有隐藏层，直接通过加权和偏置得到输出。
二、优化算法：梯度下降与随机梯度下降
梯度下降：
梯度是一个向量，指向函数值下降最快的方向。
通过不断沿梯度反方向更新参数，逐步逼近损失函数的最小值。
随机梯度下降：
每次使用一个样本更新参数，计算快但波动大。
小批量随机梯度下降是深度学习中常用的优化算法，平衡了计算效率和稳定性。
超参数选择：
学习率：太小收敛慢，太大可能震荡甚至发散。
批量大小：太小浪费计算资源，太大可能陷入局部最优。
三、从回归到分类：Softmax回归
回归 vs 分类
回归：输出连续值（如房价、温度）
分类：输出离散类别（如手写数字识别、图像分类）
Softmax回归（多类分类模型）
输出层神经元数等于类别数。
使用Softmax函数将输出转换为概率分布
每个输出值非负，且所有输出之和为1
损失函数：交叉熵
用于衡量预测概率分布与真实分布之间的差异。
比平方损失更适用于分类问题。
四、实际应用场景
MNIST：10类手写数字分类
ImageNet：1000类自然图像分类
Kaggle竞赛：如蛋白质图像分类、恶意评论分类等
五、总结
线性回归是回归问题的基础模型，通过梯度下降优化。
Softmax回归适用于多类分类，输出为概率分布。
小批量随机梯度下降是深度学习中默认的优化算法。
学习率和批量大小是训练过程中需要精心调优的超参数。