一个初学者的辛酸路程-函数-4

Python基础 day2

Python基础一、Python的数据类型 1、int(整型) 在32位机器上，整数的位数为32位，取值范围为-2**31～2**31-1，即-2147483648～2147483647，而.在64位系统上，整数的位数为64位，取值范围为…

【PTA】7-1 jmu-Java-01入门-取数字浮点数（5分）

作者郑如滨单位集美大学本题目要求读入若干以回车结束的字符串表示的整数或者浮点数，然后将每个数中的所有数字全部加总求和。输入格式: 每行一个整数或者浮点数。保证在浮点数范围内。输出格式: 整数或者浮点数中的数字之和。题目保证和在整型范围内。 …

一个初学者的辛酸路程-了解Python-2

前言 blog花了一上午写的，结果笔记本关机了，没有保存，找不到了，找不到了啊，所以说，你看的每一篇blog可能都是我写了2次以上的…….哎！！ 代码改变世界，继续......... Pyth…

网络作业一（搭建域、linux加入windows域、wmic渗透使用、linux渗透的信息收集、域环境信息收集）

欢迎大家一起来Hacking水友攻防实验室学习，渗透测试，代码审计，免杀逆向，实战分享，靶场靶机，求关注今天培训已经很累了，我们结束了态势感知和三级跳板的课程，开始了网络侦查的学习。一、搭建域环境 DC是win2008R2，为了方便我设置3台机子都是host-only，并且静态ip …

【python基础教程笔记（六）】数据库操作

数据库操作 Python3中连接数据库的方式有很多，而且十分的方便简单。在《python基础教程（第三版）》中关于这一节使用了SQLite数据库，而在我们实际使用过程中，可能更加倾向于使用SqlServer，MySQL等&#xff…

Error could not open `Ejdklibamd64jvm.cfg‘问题解决

1.检查JDK环境变量是否配置正确！ 2.删除C:Program Files (x86)Common FilesOracleJava下的javapath_target_4292140文件下的java.exe、javaw.exe 、javaws.exe三个文件夹； 检查是否成功

redis的持久化相关操纵

一.redis数据持久化(数据保存在硬盘上) 1. 关系型数据库Mmysql持久化　　任何增删改语句都是在硬盘上操作(安全)　　断电,硬盘上数据还在2.非关系型数据库　　默认所有的增删改都是在内存中操作(高效不安全)　　断电以后内存数据不存在　　断电以后redis部分数据会丢失:丢失的数…

python列表基础操作

Python列表基本操作记住一句话，叫做顾首不顾尾首先我们来定义一个列表 name ["jixuege","dajiba","boduoye","cangjinkong","youtianai"] 接下来，我们就对这个列表来进行一系列的操作 1、切片取值…

Django 中给类绑定名称的问题

在 Django 中，有一个视图函数需要根据某些条件来决定使用哪种表单。有两个表单如下： class OpenExtraForm(forms.ModelForm):class Meta:model Extradef __init__(self, *args, **kwargs):super(OpenExtraForm, self).__init__(*args, **kwargs)sel…

Kaggle Top1% 是如何炼成的！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale 每日干货 & 每月组队学习，不错过 Datawhale干货作者：吴晓晖，中山大学硕士原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27424282 不知道你有没有这样的感受，在刚刚入门机器学…

$GD\BGD\SGD$

GD\BGD\SGD

在讨论GBDT前，先来看看什么是GD，BGD和SGD GD（Gradient Descent，梯度下降）: 求损失函数最小值：梯度下降；求损失函数最大值：梯度上升。假设线性模型： 其中θ是参数。 …

梯度下降之BGD、SGD和MBGD总结对比

批梯度下降(BGD, batch gradient descent)，计算公式如下，每次梯度下降往样本总体损失函数减少的方向更新. 优点：以梯度下降最快的方向收敛。缺点：每次更新参数都要计算全部样本，计算量很大，尤其当样本数量…

BGD,SGD,MBGD

文章目录批量梯度下降BGD随机梯度下降SGD小批量梯度下降MBGD 一般线性回归函数的假设函数为: 批量梯度下降BGD 对所有的参数求均方误差损失函数： 随机梯度下降SGD #更新单个参数，对单个参数求均方误差小批量梯度下降MBGD 顾名思义。

SGD、BGD以及负梯度

梯度下降举例子推导过程 https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e 是loss函数，对上一级的输入求导（可以是单变量的，也可以的是多变量的），然后输出是输入减去梯度减去（负号）是因为求导是梯度上…

梯度下降：BGD、SGD、mini-batch GD介绍及其优缺点

引言梯度下降：两个意思，根据梯度（导数）的符号来判断最小值点x在哪；让函数值下降（变小）。简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法，它利用梯度信息，通过不断迭代调整参数来寻找合适的目标值。其共有三种： BGD,batch gradient descent:批量梯度下降SGD,stochasti…

梯度下降总结(BGD ,SGD, MBGD)

1. 从梯度下降开始这两天学习了机器学习课程的第二课，课程内容是围绕梯度下降展开的，下面就我的学习内容做一个总结。什么是梯度下降？梯度下降 (Gradient Decent) 是优化算法的一种，其思想是让损失函数沿着梯度的方向下降，以最快的速度取到最小值。为啥是沿梯度的方向…

机器学习_梯度下降法（BGD、SGD、MBGD）

除了最小二乘法求解损失函数之外，梯度下降法是另一种求解损失函数的方法。梯度下降的直观理解，先用一个例子说明： 假设找凸函数yx**2的最小值，通过迭代的方式，假设x2时，y4，x0.8时，y…

[Machine Learning] 梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD

来源：信息网络工程研究中心本文约1100字，建议阅读5分钟本文为你介绍常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式。 1. 批量梯度下降法BGD2. 随机梯度下降法SGD3. 小批量梯度下降法MBGD4. 总结在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法…

【代码】优化算法BGD、SGD、Momentum、Adam算法python实现

目前优化算法主要用的就是梯度下降算法，在原始梯度下降的基础上变化出很多更加优秀的算法。发展历史为：BGD ⇒ \Rightarrow ⇒ SGD ⇒ \Rightarrow ⇒ SGDM ⇒ \Rightarrow ⇒ NAG ⇒ \Rightarrow ⇒ AdaGrad ⇒ \Rightarrow ⇒ AdaDelta ⇒ \Righ…

BGD、SGD以及MBGD

三种梯度下降的方法用于更新参数，也就是当前参数等于上一时刻参数减去学习率乘以梯度。 θ j : θ j − α ∂ ∂ θ j J ( θ ) \theta_{j} :\theta_{j}-\alpha \frac{\partial}{\partial \theta_{j}} J(\theta) θj:θj−α∂θj∂J(θ) 三种方法的不同…

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