1、调整权重和偏置以便拟合训练数据的过程称为学习
这句话指的是机器学习中模型训练的过程。在训练一个机器学习模型时，我们通常有一个训练数据集，其中包含输入和对应的期望输出。模型的目标是通过学习这些数据中的模式和规律，以便在未见过的数据上做出准确的预测或执行任务。
模型学习的核心是调整其参数，其中包括权重和偏置。权重和偏置是模型内部的参数，它们决定了输入数据与输出之间的关系。通过不断调整这些参数，模型试图最小化预测与实际输出之间的差异，从而使模型能够更好地拟合训练数据。
这一过程通常通过损失函数来衡量模型预测与实际输出之间的差异，然后使用优化算法（如梯度下降）来最小化这个损失函数。通过多次迭代这个过程，模型逐渐调整权重和偏置，以提高对新数据的泛化能力，即在未见过的数据上表现良好。这整个过程被称为模型的学习或训练。
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