Gradient Descent梯度下降算法是通过沿着目标函数 J(θ) 的梯度(一阶导数)相反方向来不断更新模型参数来到达目标函数的极小值点（收敛），学习率为η。当目标函数具有多个参数，则使用相应的偏导\[若目标函数为 J(\Theta)且\Theta = (\theta_1, \theta_2, ..., \theta_i),则第j个参数的梯度为\
\frac{\partial J(\The
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2024-06-06 20:42:23
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机器学习是从有限的观测数据中学习（或“猜测”）出具有一般性的规律，并可以将总结出来的规律推广应用到未观测样本上. 几乎所有的机器学习算法最后都归结为求解最优化问题，以达到我们想让算法达到的目标。机器学习方法可以粗略地分为三个基本要素：模型、学习准则、优化算法.在机器学习中，我们通常需要对问题进行建模，然后可以得到一个成本函数(cost function)，通过对这个成本函数进行最小化，我们可以
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2024-05-06 14:42:39
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一、梯度法思想梯度法思想的三要素：出发点、下降方向、下降步长。机器学习中常用的权重更新表达式为：，这里的λ就是学习率，本文从这个式子出发来把机器学习中的各种“梯度”下降法阐释清楚。机器学习目标函数，一般都是凸函数，什么叫凸函数？限于篇幅，我们不做很深的展开，在这儿我们做一个形象的比喻，凸函数求解问题，可以把目标损失函数想象成一口锅，来找到这个锅的锅底。非常直观的想法就是，我们沿着初始某个点的函数的
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2024-04-29 21:23:37
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文章目录一、梯度1.1 什么是梯度？二、梯度下降法2.1 什么是梯度下降法2.2 梯度下降法的类别2.3 自适应学习率优化算法2.4 局部最小值和全局最小值2.5 鞍点 一、梯度1.1 什么是梯度？梯度是一个向量（矢量）， 表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，也就是该点变化率最大的方向。在现实中，就是山体的某点沿着山体最陡峭的向上方向就是梯度。二、梯度下降法2.1 什么是梯度下降
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2024-03-29 16:05:17
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一、梯度法思想梯度法思想的三要素：出发点、下降方向、下降步长。 机器学习中常用的权重更新表达式为：，这里的λ就是学习率，本文从这个式子出发来把机器学习中的各种“梯度”下降法阐释清楚。机器学习目标函数，一般都是凸函数，什么叫凸函数？限于篇幅，我们不做很深的展开，在这儿我们做一个形象的比喻，凸函数求解问题，可以把目标损失函数想象成一口锅，来找到这个锅的锅底。非常直观的想法就是，我们沿着初始某个点的函数
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2024-05-05 08:36:23
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梯度下降算法。什么是梯度梯度：梯度的本意是一个向量，由函数对每个参数的偏导组成，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向变化最快，变化率最大。梯度下降算法原理算法思想：梯度下降是一种非常通用的优化算法，能够为大范围的问题找到最优解。梯度下降的中心思想就是迭代地调整参数从而使损失函数最小化。假设你迷失在山上的迷雾中，你能感觉到的只有你脚下路面的坡度。快速到达山脚的
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2023-07-20 19:27:11
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一、梯度下降法重申，机器学习三要素是：模型，学习准则，优化算法。这里讨论一下梯度下降法。通常为了充分利用凸优化中的一些高效成熟的优化方法，像：共轭梯度、拟牛顿法等，所以呢很多的机器学习算法倾向于选择合适的模型和损失函数来构造一个凸函数作为优化的目标。但是呢，也有一些模型（例如神经网络）的优化目标是非凸的，以至于只能找到其局部最优解。机器学习中，常用的优化算法就是梯度下降法，首先初始化参数,然后按照
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2024-03-28 13:24:31
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梯度下降法是机器学习里比较基础又比较重要的一个求最小值的算法。梯度下降算法过程如下：1）随机初始值2）在这里，简单谈一下自己对梯度下降法的理解。首先，要明确梯度是一个向量，是一个n元函数f关于n个变量的偏导数，比如三元函数f的梯度为(fx,fy,fz)，二元函数f的梯度为(fx,fy），一元函数f的梯度为fx。然后要明白梯度的方向是函数f增长最快的方向，梯度的反方向是f降低最快的方向。我们以一元函
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2023-09-05 23:01:44
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前言：昨天晚上用了将近俩个小时的时间总结和分享，对象的三要素和什么是对象。并且结合vb程序设计的课本与自己的理解，写了一个小故事。从小故事 里面体现出对象的三要素，对象的三要素分别是：事件 属性 方法 。下面具体的详细的解释什么是对象和对象的三要素。什么是对象 根据定于：对象是一个可以处理数据，并且是一个独立的逻辑体。还能通过逻辑把多个对象链接起
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2024-08-15 00:32:05
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1，简述一下KNN算法的原理 KNN既可以用于分类，也可以用于回归。本身没有显示的模型训练，多数情况用于分类算法。KNN算法我们主要要考虑三个重要的要素，对于固定的训练集，只要这三点确定了，算法的预测方式也就决定了。这三个最终的要素是k值的选取，距离度量的方式和分类决策规则。 1，K值的选择一般选择一个较小的值，这取决于数据量的大小和数据维度。通常K为3~10.一种常见的做法就是设置K等于训练
上篇文章介绍了指数加权平均，这篇文章介绍在此基础上介绍一下动量梯度下降算法。所谓动量梯度下降算法，简言之就计算梯度的指数加权平均，然后使用这个梯度来更新权重，下面我们来详细解释这句话。我们在使用梯度下降算法更新权重时，希望损失函数能减小直到最优值。我们可以在一副等高线图中，画出损失函数随着迭代次数增加而减小的路径，即如下图所示：图中红点为最优点，蓝线为损失函数的减小路径，从图中左侧出发，逐渐靠近最
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2024-03-25 09:00:55
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递归_三要素_基础算法必备第一要素：明确函数作用对于递归，我觉得很重要的一个事就是，这个函数的功能是什么，他要完成什么样的一件事，而这个，是完全由你自己来定义的。也就是说，我们先不管函数里面的代码什么
原创
2022-01-30 12:11:20
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递归_三要素_基础算法必备目录第一要素：明确函数作用第二要素：递归结束条件第三要素：函数等价关系第一要素：明确函数作用对于递归，我觉得很重要的一个事就是，这个函数的功能是什么，他要完成什么样的一件事，而这个，是完全由你自己来定义的。也就是说，我们先不管函数里面的代码什么，而是要先明白，你这个函数是要用来干什么。// 算 n 的阶乘(假设n不为0)public static
原创
2021-12-24 10:00:37
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前言：人，既无虎狼之爪牙，亦无狮象之力量，却能擒狼缚虎，驯狮猎象，无他，
原创
2022-06-28 22:10:47
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文章目录1、数据类型概述2、字符编码3、数据类型详解3.1字符型详解3.2整数型详解3.3浮点型详解3.4布尔型详解3.5基本数据类型转换总结 1、数据类型概述我们知道任何一个变量都包括三要素，分别是：数据类型、变量名、值。其中数据类型尤为重要，数据类型的作用就是决定程序运行阶段会给该变量分配多大的内存空间进行存储。Java数据类型包括两大类：基本数据类型和引用数据类型（之后学习）。引用数据类型
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2024-10-13 19:57:40
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JavaScript使我们有能力创建动态页面，而事件是可以被JavaScript侦测到的行为 简单理解：触发 响应机制 网页中的每个元素都可以产生每个元素都可以生产某些元素可以触发JavaScript 的事件，例如，我们可以在用户点击某个按钮时产生一个事件，然后去执行某些操作 点击一个按钮，弹出对话
原创
2022-06-16 17:25:46
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1、mysql多主模式配置准备三台虚拟机： server1 、server2、server3 组复制必须保证三台数据库完全一致，否则会失败点击搭建多主模式官方文档查看server1配置:[root@server1 data]# /etc/init.d/mysqld stop 停掉数据库
Shutting down MySQL............ SUCCESS!
[root@server
人员（People）
人是核心因素，一切管理活动都围绕人来展开，ITIL也是如此。
在ITIL应用过程中，会涉及到人员的职能、职责、工作模式的转换，应该在一开始就考虑到由于人的因素产生的误解和阻力。另外，由于才ITIL的流程中，会对工作点赋予一定的角色名称，一定要把角色名称和职务名称分开对待，避免不必要的关于角色和职务的认知冲突问题。
因此，对于人的因素，我们通常需要做好ITIL
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精选
2011-06-22 11:44:43
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1.将对方拉入自己的立场，或者站在对方的立场2.主题明确3.如果被拒绝，想法设法让对方明确说出拒绝理由，另外要让对方知道自己的那种不放弃的态度 ...
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2021-10-26 10:11:00
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梯度下降（Gradient Descent）是一种常用的优化算法，常用于机器学习中的参数优化。梯度下降的基本思想是，沿着函数的梯度（或者说导数）的反方向，以步长为步进量逐渐逼近函数的最小值点。在机器学习中，梯度下降被用来求解最小化损失函数的参数。具体来说，对于一个损失函数 ，我们想要求解使得 最小的参数 。梯度下降算法通过迭代来逐渐优化参数 ，每次迭代都通过计算损失函数的梯度来更新参数 ，直到达
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2024-04-30 16:44:09
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