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【机器学习】—各类梯度下降算法 简要介绍
阅读之前看这里 博主是一名正在学习数据类知识的学生 在每个领域我们都应当是学生的心态 也不应该拥有身份标签来限制自己学习的范围 所以博客记录的是在学习过程中一些总结 也希望和大家一起进步 在记录之时 未免存在很多疏漏和不全 如有问题 还请私
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梯度下降算法介绍
最优化 Optimization 在我们的日常生活中扮演着重要角色 最优化意味着找到问题的最优解 在机器学习中 通过训练集数据找到最优解 并在验证集上进行检测 许多机器学习算法都需要用到最优化 例如线性回归 linear regressio
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[note] deep learning tensorflow lecture 1 notes 深度学习笔记 (1)
1 logistic classifier model W X b Y where W is the Weights Vector X is input vector b is bias and Y is output Y the outp
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梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、Mini-batch Gradient Descent、带Mini-batch的SGD
一 回归函数及目标函数 以均方误差作为目标函数 损失函数 目的是使其值最小化 用于优化上式 二 优化方式 Gradient Descent 1 最速梯度下降法 也叫批量梯度下降法Batch Gradient Descent BSD a 对目
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随机梯度下降求解svm(MATLAB)
本文转载自 http blog csdn net orangehdc article details 38682501 随机梯度下降法 Stochastic Gradient Descent 求解以下的线性SVM模型 w的梯度为 传统的梯度
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