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隨機(jī)梯度下降法

  • Spark MLlib隨機(jī)梯度下降法概述與實(shí)例

    機(jī)器學(xué)習(xí)算法中回歸算法有很多，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸算法、蟻群回歸算法，支持向量機(jī)回歸算法等，其中也包括本篇文章要講述的梯度下降算法，本篇文章將主要講解其基本原理以及基于Spark MLlib進(jìn)行實(shí)例示范，

    作者：不清不慎
    2020-09-21 10:13:17

  • python實(shí)現(xiàn)隨機(jī)梯度下降法

    看這篇文章前強(qiáng)烈建議你看看上一篇python實(shí)現(xiàn)梯度下降法： 一、為什么要提出隨機(jī)梯度下降算法 注意看梯度下降法權(quán)值的更新方式（推導(dǎo)過(guò)程在上一篇文章中有）  也就是說(shuō)每次更新權(quán)值都需要遍歷

    作者：Cludy_Sky
    2020-08-29 21:04:07

  • Python語(yǔ)言描述隨機(jī)梯度下降法

    1.梯度下降 1）什么是梯度下降？ 因?yàn)樘荻认陆凳且环N思想，沒(méi)有嚴(yán)格的定義，所以用一個(gè)比喻來(lái)解釋什么是梯度下降。 簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，梯度下降就是從山頂找一條最短的路走到山腳最低的地方。但是因?yàn)檫x擇方向的原因

    作者：lc19861217
    2020-08-23 12:20:58