对几个经典方法的整理和比较 手打一下公式 梯度下降法： \(x = x_0 - \lambda\nabla{F(x)}\) ...
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2019-01-08 12:15:14
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原文代码：https://segmentfault.com/a/1190000014768534#articleHeader1 HTML代码： CSS代码： ...
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2019-01-07 23:32:49
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一、概念 逻辑回归(Logistic Regression,LR)是一种广义的线性回归分析模型,属于监督学习算法，需要打标数据，可以用在回归、二分类和多分类等问题上,最常用的是二分类。 线性回归就是通过一条曲线区分不同的数据集，在二分类问题上会有一条直线对其进行区分，如下： 逻辑回归需要每组数据都是 ...
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2019-01-07 10:37:53
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2019年01月05日 15:48:32 IT界的小小小学生 阅读数：31 标签： xgb gbdt 梯度下降法 牛顿法 xgboost原理 更多 个人分类： data mining 深度学习 2019年01月05日 15:48:32 IT界的小小小学生 阅读数：31 标签： xgb gbdt 梯度 ...
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2019-01-06 18:13:57
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Policy Gradient综述： Policy Gradient，通过学习当前环境，直接给出要输出的动作的概率值。 Policy Gradient 不是单步更新，只能等玩完一个epoch，再更新参数，所以是一个off-policy 数学推导 最大化R,,用梯度下降，需要求R的梯度。 vt的计算 ...
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2019-01-05 22:41:56
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数据：fetch_california_housing（加利福尼亚的房价数据） 1、解析解法 2、梯度下降法（BSD） 3、TensorFlow内部封装迭代 4、使用优化器 5、placeholder的使用 ...
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2019-01-03 00:42:09
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"矩阵求导相关资料" <! more 因为我们所求的都是梯度, 所以, 本文采用的求导方法为 分母布局 首先, 要求的拟合函数为 $$ \begin{align } y = X W + b \end{align } $$ 其中 $$ \begin{align } \mathbf{X}=\begin{ ...
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2019-01-01 12:30:37
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Logistic回归一、概述 1. Logistic Regression 1.1 线性回归 1.2 Sigmoid函数 1.3 逻辑回归 1.4 LR 与线性回归的区别 2. LR的损失函数 3. LR 正则化 3.1 L1 正则化 3.2 L2 正则化 3.3 L1正则化和L2正则化的区别 4. ...
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2018-12-31 22:44:04
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1. 引言 HOG（Histogram of Oriented Gradient），即方向梯度直方图。它通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征，一般与SVM分类器结合用于目标的图像识别。由于人体姿势和外表的多变，在图像中检测人体是一项具有挑战性的工作，要在不同的光照和背景下都能清晰的识别出 ...
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2018-12-30 22:23:08
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在此我们以MSE作为代价函数： 其中， C表示代价 函数 ，x表示样本， y表示实际值， 表示实际值， 表示实际值， a表示输出值， 表示输出值， n表示样本的总数。为简单起见 表示样本的总数。为简单起见 表示样本的总数。 a=σ(z), z=∑W j*X j+bσ() 是激活函数 使用梯度下降法( ...
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2018-12-30 13:59:55
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