王立友

摘要：随着科学技术的不断进步，以深度学习为代表的人工智能技术应用逐步走入人们的视野。从车牌、人脸、语音的识别到推荐系统及自动驾驶，人工智能技术的应用越来越贴近人们的日常生活，给予人们极好的切身体验。得益于大数据的迅猛发展、计算能力的增强、学习算法的成熟，越来越多的人开始关注这个“全新”的研究领域：深度学习。深度学习（Deep Learning）隶属于机器学习（ Machine Learning）领域范畴。深度学习以神经网络为主要模型，探索学习样本的内在表现规律。在学习过程中，获得文本、图像和音频等数据的解释信息。其终极目标是利用计算机模拟人的大脑进行工作，拥有自主分析学习能力，精准地识别音频、文本、图像等数据信息。深度学习是一个复杂的机器学习算法，该文将利用 Python 语言对深度学习中的线性回归最小二乘法的设计与实现做进一步探讨，希望让许多深度学习的初学者和爱好者对深度学习有一个最简单明了的认知。

关键词：深度学习;Python;线性回归;最小二乘法

中图分类号：TP391      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）35-0123-02

1 深度学习概述

深度学习是机器学习的一个极为重要分支，深度学习基于人工神经网络的研究[1]。组合若干低层特征，以便于生成更高层次的表征属性特征，发现数据的分布式特征表述。其本质是对数据进行表征学习的相关算法。例如描述图像的观测值过程中，能够采用多种不同的形式进行表述。如使用像素强度值向量表示;又或抽象为多条边、特定形状区域等。……