[学习笔记]适应行线性神经元基本原理

1.学习笔记来源

https://www.imooc.com/video/14384

2.自适应线性神经元

数位动态调整数据参数，让实际结果和预测结果动态调整，让其更加准确

3.和方差公式

不断调整w参数，使得输入数据j（w）最小，这样预测数据就越精确

4.渐进下降法

Jw 作一个偏导数Gradinet，如果切线斜率是正，减少斜率则Jmin越小。

1. 斜率 > 0, 减小神经元数值
2. 斜率 < 0, 增大神经元数值
   j（w）最小，这样预测数据就越精确

5.和方差求偏导数

6.神经元参数更新

统计学的公式