seo最新_百面机器学习|第七章优化算法知识点一
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来源:最新,机器,学习,第七,第七章,优化,算法,知识,知识点 发布:2019年09月30日 预览7

的笔记,本荟萃重要针对《百面机器学习——算法工程师带你去面试》这本书, 记录我认为紧张的知识点,盼望对大家有帮助, 中介绍的二分类损失函数有:损失、损失、损失、交叉熵损失等,如下图, 中介绍的回归题目损失函数有:平方损失函数、绝对损失函数、损失函数, 下图:注:这一节讲的是,写出求梯度的代码之后成都人事考试网首页,如何验证本身写的代码是精确的, 我们寻常都用已有的框架,里面求梯度的代码已经写好了,所以没有考虑过这个题目, 平均损失来近似目标函数,当数据量很大时,必要很大的计算量,耗费很长时间, 为了解决这个题目随机梯度降落法,用,在现实运用中我们用小批量梯度降落法M,同时处理小批量的训练数据, 这是本章的第一部分,第一部分讲的内容比较容易理解,并且可能在这之前见过,稍微有些了解, 常见的损失函数、常见的优化方法、批量梯度降落、随机梯度降落、小批量梯度降落, 的第二部分讲了随机梯度降落的加速,即一些改进的优化方法,如动量方法、方法、方法,还讲了正则化产生稀少解的缘故原由, 第二部分较多的优化技巧,放到下一篇中整顿, 假如您发现我的文章有任何错误或对我的文章有什么好的建议,请联系我!假如您喜好我的文章,请点喜好~我是蓝白绛,感谢你的阅读!机器学习中的算法涉及诸多的优化题目,典型的就是行使梯度降落法求使损失函数降落的模型参数, 算法是机器学习中的“方法论”,优化算法会告诉机器应该如何优化学习的进程,让本身能够更好地掌握学习到的知识,本文将针对机器学习领域中常用的几种优化算法进行总结, 降落法梯度降落法与梯度、导数的概念梯度降落法是用来求解无束缚优化题目的一种数学方法,通过梯度机器学习是做和计算机视觉这类应用算法的基础,虽然如今深度学习模型大行其道,但是懂一些传统算法的原理和它们之间的区别照旧很有需要的, 可以帮助我们做一些选择, 本篇博文就一下各种机器学习算法的特点和应用场景, 表现:“季克良不再担任中国贵州茅台酒厂(集团)有限责任公司信用董事长、技术总顾问,贵州省酒业高级技术顾问职务, 刘不再担任中国贵州茅台酒厂(集团)有限责任公司技术转载请注明:最新_百面机器学习|第七章优化算法知识点一

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