TIOBE 5月编程语言榜单显示，Java数据下滑，排名降级了一位，被Python超越；PHP继续大幅下滑，排名降级到第9；而C#则是再度稳中求进，已经连续N个月上涨了。曾经Web开发三大语言，在2020年后展示出不一样的发展态势，.NET开发者可是要窃喜了。PHP连续下滑多年，眼下堪堪为前十守门员，然而按目前的趋势下去，明年可能就要掉出前十了，令人唏嘘。Java前几年还是编程语言榜首，被C语言超
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2023-07-25 23:07:24
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基于numpy使用梯度下降法解决简单的线性回归问题理论推导使用 \(y=wx\)初始化 \(w\)例如初始化 \(w\) 为100，\(x\in[-10, 10]\)目的是拟合出一条形如 \(y=wx\)使用均方差损失函数来表达拟合程度，越小说明拟合的越好定义总损失函数为\[\begin{aligned}
loss
&=(\sum_{i=0}^n((y_i^{predict}-y_i)^2
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2023-08-27 14:48:31
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梯度下降法在统计学习还是深度学习中都得到了广泛的应用，我们通过构建合理的模型，将模型预测的输出和正确结果进行误差计算，通过优化模型参数使得输出的结果和正确结果的误差最小，我们往往会把误差损失函数构建成一个凸函数，这样使得参数的求解比较单一化，就像一元二次函数只有一个波峰或者波谷，那么求解答案就是寻找这个波峰或者波谷，如果把误差损失函数表达成类似sinx的函数，存在多个波峰波谷，那么求解的答案就会有
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2023-10-24 06:56:12
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在上一篇博客中，简单介绍了一下人工智能的直观理解。 接下来就用一个最简单的例子来演示一下机器学习中最常用的梯度下降的用法。梯度下降本身还是有很多理论干货的，但是因为实际代码中都浓缩成了一个函数去调用，所以有时候不太了解也不影响使用。 不过几种常用的优化函数还是要知道的，可以参考这篇博客：我们假如要买房：房价=每平米价格* 面积+固定费用（手续费、物业费等） 用一个简单方程表示：y=a* x+b我们
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2024-05-28 09:57:54
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梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着3种不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）、小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）。其中小批量梯度下降法也常用在深度学习中进行模型的训练。接下来，我们将对这3种不同的梯度下降法进行理解。1. 批量
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2024-04-11 16:38:24
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原文链接:http://ihoge.cn/2018/GradientDescent.html最近在看机器学习相关的基础算法原理,意外发现一个大神的分享网页,简洁并且语言精炼,思路很清楚,仔细研究会对算法原理有新的理解,另外还有代码分享,可以手码.引言李航老师在《统计学习方法》中将机器学习的三要素总结为：模型、策略和算法。其大致含义如下：模型：其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条...
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2021-09-01 16:13:48
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文章目录批量梯度下降、随机梯度下降与mini-batch随机梯度下降批量梯度下降（BGD）随机梯度下降（SGD）mini-batch 随机梯度下降MomentumRMSpropAdam 批量梯度下降、随机梯度下降与mini-batch随机梯度下降在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 下面
# 使用Java实现梯度下降算法
梯度下降是一种常用的优化算法，特别适用于求解损失函数的最小值。在机器学习和深度学习领域，梯度下降算法被广泛应用于模型的训练过程中。在本文中，我们将介绍如何使用Java语言实现梯度下降算法，并给出一个简单的示例。
## 梯度下降算法简介
梯度下降算法的核心思想是通过迭代的方式，不断更新参数的取值，使得损失函数的值逐渐减小。具体而言，梯度下降算法的更新规则如下所
原创
2024-07-07 06:10:15
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# Java实现梯度下降
梯度下降算法是最常用的优化算法之一，广泛应用于机器学习和深度学习中。它的核心思想是通过迭代更新参数，逐步逼近目标函数的最优解。本文将介绍用Java实现梯度下降，并通过示例代码帮助读者更好地理解这一算法。
## 梯度下降算法概述
梯度下降是一种用于求解函数最小值的迭代方法，其基本步骤如下：
1. 选择一个初始点，通常随机选择或设定为零。
2. 计算该点的梯度（导数）
# 梯度下降算法的Java实现
## 1. 引言
梯度下降算法是机器学习中一种常用的优化算法，用于求解最优化问题。该算法通过迭代的方式，不断地调整模型参数，使得模型在训练数据上的损失函数达到最小值。在本文中，我们将介绍梯度下降算法的原理，并给出一个基于Java语言的实现示例。
## 2. 梯度下降算法简介
梯度下降算法的核心思想是通过计算损失函数对模型参数的导数（梯度），来确定参数的调整方
原创
2023-08-20 08:09:56
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随着开源生态的发展和新兴技术的崛起，Java语言在中国的市场份额正在逐渐下降。这一变化引发了业界的广泛关注。近年来，Python、Go等语言的崛起以及大数据和人工智能领域的迅速发展，使得Java面临了前所未有的竞争压力。根据最近的市场调查，Java的使用频率已经从$\frac{35\%}{100}$下降至$\frac{27\%}{100}$，展示了这一趋势。
- 2021年：Java市场份额巅峰
# Java老年代下降
在Java虚拟机中，内存分为新生代和老年代两部分。新生代主要存放新创建的对象，而老年代则存放经过多次垃圾回收后仍然存活的对象。老年代的下降是指老年代中对象的数量在一段时间内逐渐减少，这可能是由于垃圾回收算法的调整、内存使用情况的变化等原因所导致的。
## 垃圾回收
Java虚拟机通过垃圾回收器来管理内存，垃圾回收器可以按照不同的算法和策略对内存中的对象进行回收。在新生
原创
2024-04-05 04:40:50
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# Java 文件版本下降：为什么以及如何处理
在编写 Java 程序时，可能会遇到“Java 文件版本下降”的情况。这通常意味着你正在尝试以低于某个特定 Java 版本的编译器或环境来运行编译过的类文件。本文将解释这一概念、常见问题的原因，并提供解决方案。
## 什么是 Java 文件版本？
Java 编译器会根据代码中使用的 Java 特性生成字节码文件（.class 文件），每一个 J
原创
2024-09-12 03:31:09
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# Java递归下降算法
## 简介
在计算机科学中，递归下降算法是一种用于解析和处理文法的方法。它将一个复杂的问题分解成一系列简单的子问题，并通过递归地调用自身来解决这些子问题。递归下降算法经常用于编译器设计和解析器生成，特别是用于解析上下文无关文法。
本文将介绍什么是递归下降算法以及如何在Java中实现它。我们将使用一个简单的表达式解析器作为示例来说明该算法的实际应用。
## 递归下降
原创
2023-11-12 03:16:49
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# 梯度下降法在Java中的应用
## 引言
梯度下降法（Gradient Descent）是一种常用的优化算法，广泛应用于机器学习和统计学中。它的目标是通过迭代的方法寻找损失函数的最小值，从而优化模型的参数。本文将介绍梯度下降法的基本原理，并通过Java代码示例演示其实现方法。
## 什么是梯度下降法？
梯度下降法是一种迭代优化算法，它通过计算目标函数的梯度，来更新模型的参数。梯度表示了
梯度下降（导数、方向导数 and 梯度引入斜率、导数 and 梯度斜率、导数偏导数方向导数梯度梯度下降反向传播引入在机器学习与深度学习中，对损失函数最小化时经常使用的算法就是梯度下降。当然还有很多优化算法，本文先对梯度下降与反向传播进行介绍。斜率、导数 and 梯度在介绍梯度下降之前，首先来明确梯度的概念，以及它与斜率、导数之间的区别。斜率、导数斜率我们从小学就开始接触，对于一元方程 导数是微积分
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2024-05-21 16:21:17
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机器学习10：如何理解随机梯度下降1.梯度下降法 理解随机梯度下降，首先要理解梯度下降法。 大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化，优化指的是改变 x以最小化或最大化某个函数的任务， 我们通常以最小化 指代大多数最优化问题， 最大化可经由最小化算法最小化-来实现。&n
6.梯度下降？①梯度下降是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题；②在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，主要有梯度下降（Gradient Descent）和最小二乘法。③在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值；④如果需要求解损失函数的最大值，可以通过梯度上升法来迭代。梯度下降法和梯度上升法可相互转换；⑤在机器学习中，梯度下降法
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2024-08-21 10:48:56
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参考： https://yjango.gitbooks.io/superorganism/content/ti_du_xia_jiang_xun_lian_fa.htmlhttps://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650720663&idx=3&sn=d9f671f77be23a148d1830448154a
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2024-08-21 10:53:10
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SGD（随机梯度下降）详解名词解释SGD vs BGD效率方面优化方面SGD优势SGD劣势 名词解释名词定义original-loss整个训练集上的lossminibatch-loss在一个mini batch上的lossBGD最原始的梯度下降算法，为了计算original-loss上的梯度，需要使用训练集全部数据SGD（近似）计算original-loss梯度时，只使用一个mini batch
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2024-05-27 21:20:27
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