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Batch Gradient Descent:某1點的θ的梯度值犁珠,每1項都要對所有的樣本進行計算彰触,前面都有却紧,樣本中所有信息批量進行計算陌僵。 樣本量...
并不是所有函數(shù)都有唯一的極值點 多次運行荞雏,隨機化初始點 梯度下降法的初始點也是一個超參數(shù) 目標:使盡可能小 線性回歸法的損失函數(shù)具有唯一的最優(yōu)解...
邏輯回歸 解決分類問題 把任意值虐秦,映射到(0, 1)之間;判定邊界 將樣本的特征 和 樣本發(fā)生的概率 聯(lián)系起來凤优,概率是1個數(shù) 邏輯回歸得到1個概...
決策樹的深度:max_depth=2 非參數(shù)學(xué)習 可以解決分類問題悦陋、多分類問題、回歸問題 非常好的可解釋性 計算信息熵 pruning 剪枝分的...