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  • 梯度下降方法

    1.批量梯度下降每次遍歷所有的樣本對進行梯度更新,迭代次數(shù)較少,在樣本數(shù)量較多的訓(xùn)練速度慢。2.隨機梯度下降每次只是用一個樣本,更新速度慢,可能會收斂到局部最優(yōu)。3.小批量梯...

  • 邏輯回歸總結(jié)

    1)目的:將數(shù)據(jù)進行二分類2)前提:假設(shè)數(shù)據(jù)符合伯努利分布3)模型:sigmoid函數(shù)4)損失函數(shù):極大似然函數(shù) (為什么要用極大似然函數(shù))5)求解:梯度下降方法(其他優(yōu)化方...

  • 機器學(xué)習(xí)面試問題

    作者:狗皮膏藥鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58434325來源:知乎 SVM: 簡單介紹SVM(詳細原理):從分類平面,到求兩類間的最大間...

  • 生成方法和判別方法

    生成方法:統(tǒng)計得到聯(lián)合概率,計算后得到條件概率判別方法:直接得到條件概率生成方法準(zhǔn)確率較高,收斂速度快,更接近于真實模型,但是計算量大,耗時長

  • 常用的numpy.random

    randn() 返回一個或一組符合正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)值 rand() 返回一個或一組在【0,1)之間均勻分布的隨機樣本值 randint(low,high=None ,size=...

  • keras用法一

    keras構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第一步選擇模型 序貫?zāi)P突蚝瘮?shù)式模型 第二步構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)層 輸入層,隱藏層,輸出層包括的函數(shù):激活函數(shù),正則項,約束項,初始化方法 (1)Dense(50...

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