機器學習——原理篇
A，B表明兩個工作地點的收益，A一個小時50￥，B一個小時100￥ W1，W2是兩地工作時間，稱為權重，機器學習中要調整的係數，[W1,W2]構成一個二維搜尋空間 T = W1*A + W2*B 是我們的評估函式 TMax = 650 是期望目標，也是我們的學習目標 每天工作8小時，每地至少工作1小時，這是學習約束 delta = |T - TMax| 絕對值是我們的評估函式，損失函式(cost,loss) delta = 達到什麼結果搜尋結束，由演算法來設計，例如delta=1 搜尋結束(搜尋結束也稱為函式收斂) 在搜尋空間中嘗試搜尋過程中，對W1，W2改變的幅度稱為學習率
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