article/2024/10/31 1:12:10

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python列表基础操作

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Kaggle Top1% 是如何炼成的！

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↑↑↑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…
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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。 …
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梯度下降之BGD、SGD和MBGD总结对比

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BGD,SGD,MBGD

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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。
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SGD、BGD以及负梯度

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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…
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梯度下降：BGD、SGD、mini-batch GD介绍及其优缺点

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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…
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梯度下降总结(BGD ,SGD, MBGD)

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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…
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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…
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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…
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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…
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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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1、梯度下降法（Gradient Descent Algorithm） 梯度下降法，类似于贪心算法，只考虑当下，一般找到的是局部最优解。在深度学习中，大量使用梯度下降法，因为神经网络中损失函数并没有特别多的局部最优…
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