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20240219 Review
VSCode Setup: linter, formatter
Loss: MSEMean Square Error:給定第i個樣本 $(x^{(i)}, y^{(i)})$, 模型對樣本$x^{(i)}$的預測: $\hat{y}^{(i)}$, 可定義出第i個樣本的誤差$l^{(i)} := (y^{(i)} - \hat{y}^{(i)})^2$
考慮了所有樣本的誤差, 最終定義誤差 $L = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N l^{(i)} := \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (y^{(i)} - \hat{y}^{(i)})^2$
Optimizer: GD