① 拟合函数 模型曲线(实线)在数据点之间穿行,虚线是真实规律。竖直细线 = 每个点的误差,它们的平方平均就是损失。
② 损失函数 每次迭代的 MSE,单调下降说明在收敛。
③ 损失地形 同一批数据上直线模型 y=a·x+b 的损失曲面(等高线)。球是梯度下降轨迹,黄箭头是梯度方向。曲面是凸的、只有一个谷底,球总能滚到全局最优——但它最低点的 MSE≈0.45,是多项式模型(0.025)的十几倍。地形好走 ≠ 模型够用,这就是欠拟合。
迭代 0 损失 MSE – 残差平方和 – 参数 6 个
学习率 0.16 速度 3