线性回归与梯度下降：从房屋定价到深度学习

本文以房屋定价为例，深入浅出地讲解了线性回归和梯度下降算法。线性回归通过寻找最佳拟合直线来预测房价，而梯度下降则是一种迭代算法，用于找到最小化误差函数的最佳参数。文章比较了绝对误差和平方误差，解释了为什么平方误差在梯度下降中更有效，因为它保证了误差函数的平滑性，从而避免了局部最优解。最终，文章将这些概念与深度学习联系起来，指出深度学习的本质也是通过调整参数来最小化误差。