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?苏婉不知何时已经洗完了碗,擦着手走进小书房。
她穿着家居服,眼神里带着一丝关切,也藏着一丝难以察觉的忧虑。
“嗯,最后的一块拼图”
。
林晨坐直身体,把屏幕转向她,“昨天那两门是教怎么盖房子的,今天这门是教怎么打地基的。
如果不把数学基础补牢,后面学算法就像在沙滩上建大厦,早晚要塌”
。
苏婉俯身看了看,屏幕上那些复杂的矩阵公式和微积分符号对她来说宛如天书。
她的目光在价格上停留了一瞬,嘴唇微微抿了一下,但很快移开,点了点头:“买好了就行。
钱花了就花了,咱们家……还没到那份上。
我工资还能撑得住”
。
这话她说得轻柔,但林晨听出了里面刻意淡化了的压力。
苏婉的教师工资要覆盖每月近两万的房贷和全家开销,根本是杯水车薪。
她是在用自己的温柔,为林晨筑起最后一道心理防线。
林晨抓住她的手,冰凉。
他语气坚定,更像是在对自己承诺:“放心,婉婉。
给我四个月,最多半年,这笔投资我一定会赚回来”
。
第二天早晨七点,林晨准时起床,比失业以来的任何一天都早。
洗漱后,他给自己冲了杯浓咖啡,八点整,准时点开了视频。
吴恩达教授温和的声音和清晰的板书出现在屏幕上。
第一课讲的是单变量线性回归。
原本以为这只是简单的“找直线”
,但当涉及代价函数(costFunction)和梯度下降(Gradientdescent)的数学推导时,林晨才发现挑战才刚刚开始。
他必须不断暂停视频。
遇到不太明白的偏导数部分,他就立刻翻开那门刚买的数学课,找到对应章节快速回顾。
时间在专注中流逝得飞快。
原计划看三节课视频,结果光是推导清楚梯度下降的收敛逻辑,就花了他整整一上午。
午饭后,他开始动手实践。
按照课程要求,在本地运行python代码,用梯度下降模拟拟合数据点。
“Importnumpy...定义迭代率...更新权重...”
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