上一章学习了什么是损失函数，可以看出损失函数的大小决定模型的精确程度。损失函数值越大，说明模型预测的越不准确，损失函数越小，说明模型预测的越准确。我们当然期望损失函数值越小越好，那么通过什么方法能够使损失函数值达到最小呢？这里就要引出梯度下降算法(Gradient Descent)。通俗解释梯度下降先从一个生活中的例子出发，通俗的解释一下什么是梯度下降算法：你可以想象一下，从前有座山，山里有座庙，

HMC830 集成VCO 的小数N分频PLL，采用SMT封装，25 - 3,000 MHz蜂窝/4G基础设施中继器和毫微微蜂窝通信测试设备有线电视设备相控阵应用极高数据速率无线电实现无杂散性能的可调谐基准电压源HMC830LP6GE是一款低噪声、宽带、小数N分频锁相环(PLL)，集成基频范围为1500 MHz - 3000 MHz的压控振荡器(VCO)，以及集成式VCO输出分频器(1/2/4/6.

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用Matlab进行最小二乘法线性拟合(求传感器非线性误差、灵敏度),代码可能写的不太好,请多多指教。%后面的为注释,红色部分代码需要根据实际情况更改%最小二乘法线性拟合y=ax+bx=[0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5];%自变量y=[191,321,442,565,686,819,930,1032,1153,1252];%因变量xmean=mean(x);ymean=m

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