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                                                                                                                ------B站《刘二大人》

1.Machine Learning

• 训练集，测试集；
• 开发集：将训练集拆分为（训练集，开发集），用来测试泛化的能力，模型的评估；
• 监督学习：利用一组已知类别的样本生成函数，预测新的实例；
• 过拟合：在训练集上误差很小，而测试集误差很大（噪声也被学习了）；
• 泛化：对于没见过的实例也能正确地预测；

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2.Model design

• 线性模型：这里简化问题，设置截距为0，即为 y = x * w；

3.Loss & Cost

• Loss：损失，用来评估模型预测误差；
• MSE：平均平方误差，计算损失平均值；

4.Draw the graph

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 数据集
x_data = [1.0, 2.0, 3.0]
y_data = [2.0, 4.0, 6.0]# 模型
def forward(x): return x * w# 损失函数
def loss(x, y):y_pred = forward(x)return (y_pred - y) * (y_pred - y)# 权重 w 为横坐标，平均平方误差 MSE 为纵坐标
w_list = []
mse_list = []
for w in np.arange(0, 4.1, 0.1):print('w=', w)l_sum = 0for x_val, y_val in zip(x_data, y_data):y_pred_val = forward(x_val)loss_val = loss(x_val, y_val)l_sum += loss_valprint('\t', x_val, y_val, y_pred_val, loss_val)print('MSE=', l_sum / 3)w_list.append(w)mse_list.append(l_sum / 3)# 绘图
plt.plot(w_list, mse_list)
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('w')
plt.show()

• MSE计算结果，损失函数结果如下：