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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
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redis的持久化相关操纵

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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…
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python列表基础操作

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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…
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Django 中给类绑定名称的问题

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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…
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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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GD\BGD\SGD

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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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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…
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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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机器学习_梯度下降法（BGD、SGD、MBGD）

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

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

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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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BGD、SGD以及MBGD

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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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梯度下降法（GD、SGD、BGD、MINI-BGD）

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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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鸢尾花数据集 目录 一、鸢尾花数据集是什么？ 二、使用python获取鸢尾花数据集 1.数据集的获取及展示 2.数据可视化及获得一元线性回归 3.数据集的划分 三、鸢尾花数据集使用三种梯度下降MGD、BGD与MBGD 四、什么是数据集（测试集，训练集和验证…
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在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较&#xff0c…
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【人工智能基础】BGD梯度下降算法

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🍊本文从行人下山故事引入梯度下降法，随后详细阐述其原理，并做了两个简单实验进行实战 🍊实验一使用Pytorch来求解函数的最小值 🍊实验二使用批量梯度下降算法和随机梯度下降算法来拟合函数求解最佳参数 一、Introduct…
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