机器学习谷歌的速成课程
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线性回归
训练模型表示通过有标签样本来学习（确定）所有权重和偏差的理想值。在监督式学习中，机器学习算法通过以下方式构建模型：检查多个样本并尝试找出可最大限度地减少损失的模型；这一过程称为经验风险最小化。
均方误差 (MSE) 指的是每个样本的平均平方损失。要计算 MSE，请求出各个样本的所有平方损失之和，然后除以样本数量
以上是关于机器学习谷歌的速成课程的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
谷歌机器学习速成课程---3降低损失 (Reducing Loss)：学习速率