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图解神经网络之--1.0 感知器（Perceptron）
图解神经网络之--2.0 线性单元（Linear Regression）
线性单元以及梯度下降
线性单元.png
下面是幕布标签内容
线性单元的概念：在面对一个数据集不是线性可分的时候，使用感知器规则 可能无法进行收敛，无法训练成一个感知器的问题时，我们用一个可倒的线性函数来替换感知器的跳跃函数，这样的感知器就叫做线性单元，线性单元在面对线性不可分的数据集时，会收敛到一个最佳的近似值上。
图示：
输出：更改激活函数之后线性单元返回的是一个实数值而不是0，1分类，因此线性单元用来解决的是回归问题而不是分类问题。
线性模型：当我们说模型时，我们实际上在谈论根据输入X 预测输出Y的算法
输出Y 就是输入x1-x4的线性组合。
线性单元的目标函数和梯度下降优化：目标函数预测值和标签的近似程度 e是单个样本的误差。（一般用的是差的平方的二分之一，乘二分之一是为了之后求导好算）
对于一个训练数据集来说，误差越小就说明模型越好，由此可见，模型的训练，实际上就是求取到合适的w。则需要使用下面的优化算法优化我们的目标函数(E(W))
批梯度下降（Batch Gradient Descent）优化优化的目的：通过梯度下降对得到的目标函数 (E(W))进行优化找到最合适的w
梯度概念：梯度是一个向量，它指向函数值上升最快的方向。
方法：我们通过梯度的反方向去修改x的值，在找到极值点。
推倒过程推倒目的：
随机梯度下降算法(Stochastic Gradient Descent, SGD)概念：如果样本数目非常大，那么采用批梯度下降计算量将会异常巨大，在SGD中，每次w的迭代只计算一个样本，这样更新效率就会大大提高
