7.10
线性回归：
一个点 \(x = (x_1,x_2,...,x_n) \in \mathcal{R}^n, y \in \mathcal{R}\)
\(\hat{y} = w^{T} x\)
均方误差：
\(MSE = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m (y_i - \hat{y_i})^2\)
《现代深度学习》课程笔记
发布时间 2023-07-11 21:06:36作者: Cold_Chair
一个点 \(x = (x_1,x_2,...,x_n) \in \mathcal{R}^n, y \in \mathcal{R}\)
\(\hat{y} = w^{T} x\)
均方误差：
\(MSE = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m (y_i - \hat{y_i})^2\)