注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 随机梯度下降法python实现

  2. m = 100000 x = np.random.normal(size = m) X = x.reshape(-1, 1) y = 4.0 * x + 3.0 + np.random.normal(0 ,3, size = m) 。。。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-07
    • 文件大小：951
    • 提供者：qq_33912144

  1. sklearn0.19中文文档

  2. sklearn0.19中文文档 PDF格式高清。 .1. 广义线性模型 1.1.1. 普通最小二乘法 1.1.1.1. 普通最小二乘法复杂度 1.1.2. 岭回归 1.1.2.1. 岭回归的复杂度 1.1.2.2. 设置正则化参数：广义交叉验证 1.1.3. Lasso 1.1.3.1. 设置正则化参数 1.1.3.1.1. 使用交叉验证 1.1.3.1.2. 基于信息标准的模型选择 1.1.3.1.3. 与 SVM 的正则化参数的比较 1.1.4. 多任务 Lasso 1.1.5. 弹性网络

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-30
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：hardpen2013

  1. AI学习知识点.xmind

  2. *AI学习知识点* 1. 基础知识 概率论 微积分与逼近论 极限、微分、积分的基本概念 利用逼近的思想理解微积分，利用积分的方式理解概率论 概率论的基础 古典模型 常见的概率分布 大数定理和中心极限定理 协方差和相关系数 最大似然估计和最大后验估计 凸优化 凸优化的基本概念 凸函数 凸集 凸优化问题的标准形式 线性代数及矩阵 线性空间及线性变化 矩阵的基本概念 状态转移矩阵 特征

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：240640
    • 提供者：lingfeian

  1. scikit-learn-0.21.3-中文文档.pdf

  2. scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ，SciPy 和 matplotlib 上 开源，可商业使用 - BSD许可证1.监督学习 1广义线性模型 °1.1.1普通最小二乘法 1.1.2岭回归 1.1.3LaSs0 o1.1.4多任务 Lasso 115弹性网络 o116多任务弹性网络 1.1.7最小角回归 1.1. 8 LARS Lasso 1.19正交匹配追踪法(OMP 1.1.1

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-24
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：h394266861

  1. 三种优化算法实现根据两门成绩判断学生能否录取的logistic应用

  2. 用三种优化方法实现logistic回归的应用，根据学生的两门成绩，判断是否能录取。采用梯度下降法（GD），随机梯度下降法（SGD）和牛顿法（Newton）三种优化方法，绘制动态迭代图，可以动态观察决策结果以及损失函数的收敛过程。数据集和三种算法的代码均打包在一起，采用Jupyter Notebook编写（python）。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-07-01
    • 文件大小：12288
    • 提供者：ldm_666

  1. python实现随机梯度下降法

  2. 主要为大家详细介绍了python实现随机梯度下降法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：70656
    • 提供者：weixin_38701156

  1. python实现随机梯度下降法

  2. 看这篇文章前强烈建议你看看上一篇python实现梯度下降法： 一、为什么要提出随机梯度下降算法 注意看梯度下降法权值的更新方式（推导过程在上一篇文章中有）  也就是说每次更新权值都需要遍历整个数据集（注意那个求和符号），当数据量小的时候，我们还能够接受这种算法，一旦数据量过大，那么使用该方法会使得收敛过程极度缓慢，并且当存在多个局部极小值时，无法保证搜索到全局最优解。为了解决这样的问题，引入了梯度下降法的进阶形式：随机梯度下降法。 二、核心思想 对于权值的更新不再通过遍历全部的数据集，而是选择

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：70656
    • 提供者：weixin_38618094

  1. Python实现简单遗传算法(SGA)

  2. 本文用Python3完整实现了简单遗传算法(SGA) Simple Genetic Alogrithm是模拟生物进化过程而提出的一种优化算法。SGA采用随机导向搜索全局最优解或者说近似全局最优解。传统的爬山算法(例如梯度下降，牛顿法)一次只优化一个解，并且对于多峰的目标函数很容易陷入局部最优解，而SGA算法一次优化一个种群(即一次优化多个解)，SGA比传统的爬山算法更容易收敛到全局最优解或者近似全局最优解。 SGA基本流程如下: 1、对问题的解进行二进制编码。编码涉及精度的问题，在本例中精度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：137216
    • 提供者：weixin_38672962

  1. 机器学习：Python机器学习在图像处理和算法实现中的应用，包括期望最大化，因子分析，高斯混合模型，OPTICS，DBSCAN，随机森林，决策树，支持向量机，主成分分析，K最近邻，K Means，朴素贝叶斯混合模型，高斯判别分析，牛顿法，梯

  2. 机器学习 介绍 机器学习是如此别致，每个程序员甚至非程序员都开始学习。 经过几个月的在线课程，每个人都成为了自称为数据科学家。 管理人员寄予厚望，并部署数据科学家来进行机器学习。 很快，人们遇到了死胡同，在虹膜数据集范围之外的事情运行得并不顺利！ 如果您去过我的其他存储库，例如或，您一定已经看到我猛烈抨击机器学习的鲁ck应用。 停止销售AI蛇油！ 不要误会我的意思。 我不是对机器学习持怀疑态度的人。 我看到了机器学习的巨大潜力，但是我对目前对人工智能的高估持怀疑态度，而坦率地说，人工智能已经不在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42105570