1.批量梯度下降每次遍歷所有的樣本對(duì)進(jìn)行梯度更新馏段，迭代次數(shù)較少邢享，在樣本數(shù)量較多的訓(xùn)練速度慢株搔。2.隨機(jī)梯度下降每次只是用一個(gè)樣本菠劝，更新速度慢膛虫，可能...

1）目的：將數(shù)據(jù)進(jìn)行二分類2）前提：假設(shè)數(shù)據(jù)符合伯努利分布3）模型：sigmoid函數(shù)4）損失函數(shù)：極大似然函數(shù) （為什么要用極大似然函數(shù)）5）...

作者：狗皮膏藥鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58434325來(lái)源：知乎 SVM： 簡(jiǎn)單介紹SVM（詳細(xì)原理）：...

生成方法：統(tǒng)計(jì)得到聯(lián)合概率醒陆，計(jì)算后得到條件概率判別方法：直接得到條件概率生成方法準(zhǔn)確率較高宙搬，收斂速度快饶碘，更接近于真實(shí)模型目尖，但是計(jì)算量大，耗時(shí)長(zhǎng)

randn() 返回一個(gè)或一組符合正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)值 rand（） 返回一個(gè)或一組在【0扎运，1）之間均勻分布的隨機(jī)樣本值 randint（low,h...

keras構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第一步選擇模型 序貫?zāi)Ｐ突蚝瘮?shù)式模型 第二步構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)層 輸入層瑟曲，隱藏層饮戳，輸出層包括的函數(shù)：激活函數(shù)，正則項(xiàng)洞拨，約束項(xiàng)扯罐，初始...