孫有涵

1.批量梯度下降每次遍歷所有的樣本對(duì)進(jìn)行梯度更新油湖，迭代次數(shù)較少，在樣本數(shù)量較多的訓(xùn)練速度慢。2.隨機(jī)梯度下降每次只是用一個(gè)樣本抛寝，更新速度慢球恤，可能會(huì)收斂到局部最優(yōu)趁冈。3.小批量梯...

孫有涵

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）求解：梯度下降方法（其他優(yōu)化方...

孫有涵

作者：狗皮膏藥鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58434325來源：知乎 SVM： 簡(jiǎn)單介紹SVM（詳細(xì)原理）：從分類平面悔捶，到求兩類間的最大間...

孫有涵

生成方法：統(tǒng)計(jì)得到聯(lián)合概率展姐，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)確率較高躁垛，收斂速度快，更接近于真實(shí)模型圾笨，但是計(jì)算量大教馆，耗時(shí)長(zhǎng)

孫有涵

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【0，1）之間均勻分布的隨機(jī)樣本值 randint（low,high=None ,size=...

孫有涵

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 輸入層擂达，隱藏層土铺，輸出層包括的函數(shù)：激活函數(shù)，正則項(xiàng)谍婉，約束項(xiàng)舒憾，初始化方法 (1)Dense(50...