本文从“牛顿第二定律”入手,介绍机器学习的思考过程,以及在过程中如何确定模型参数,模型三个关键部分(假设float32') labels = numpy.expand_dims(labels,axis=-1) #注意我们设计的优化目标是在训练样本上进行计算的,即我们选择的参数以及形成的Y~x关系会在已经掌握训练数据上十分有效如果未来观测到不符合理论假说的新数据,科学家会尝试提出新的假说。但随着欧洲机械工业的进步,天文观测设备逐渐强大,越来越多的观测数据无法套用已有的理论,这促进了使用椭圆计算天体运行的理论假说出现