在学习神经网络之前，我们先了解一些简单的基础知识，我们以线性回归（预测）和softmax回归（分类）为例，了解简单的神经网络架构，数据处理，制定损失函数和如何训练模型。 线性回归为了解释线性回归，我们举一个实际的例子：我们希望根据房屋的面积（平方米）和房龄（年）来估算房屋价格（元）。为了开发一个能预测房屋价格的模型，我们需要收集一个真实的数据集。这个数据集包括房屋价格、面积和房龄。在机器学习的术语

明明线代已经考完了，笔者现在才重新在几何理解线代，属实有点奇怪。今天在b站的3Blue1Brown听他的线性代数本质，清晰了许多。 很遗憾，矩阵是什么是说不清的，你必须得自己看看。——墨菲斯 矩阵与向量相乘首先，我们可以知道，直角坐标系中，任意一个向量可以用两个最基本的正交基向量表示，而将两个向量变换（不改变原点位置，直线仍然是直线，对应平行线依旧平行）后的位置，他们坐标会发生变化，相应的，他们所

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