标签： deep-learning
我正在读一本关于深度学习的书。关于梯度下降的主题，它指出权重更新可以计算为：
gradient = trainX.T.dot（错误）
trainX是训练集，误差是（preds-trainY），其中preds是模型做出的预测，trainY是标签。
这背后的原因是什么？它仅仅是数据点和错误之间的点积？它如何告诉我们重量所需的更新？