梯度下降：技术和应用

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大数据时代下数据挖掘技术的应用: 2018-06-05; 大数据时代下数据挖掘技术的应用随着社会信息化的迅速发展，无论是数据的变化速率，还是数据的新增种类都在不断更新，数据研究变得越来越复杂，这意味着“大数据时代”到来。2011年，互联网数据中心（internet ...

训练集、验证集和测试集的意义: 2018-03-28; 训练集、验证集和测试集的意义在有监督的机器学习中，经常会说到训练集（train)、验证集（validation）和测试集（test），这三个集合的区分可能会让人糊涂，特别是，有些读者搞不清楚验证集和测试集有什么区别 ...

矩阵分解中的损失函数: 2018-03-25; 矩阵分解中的损失函数简单记录一下矩阵分解的损失函数矩阵分解的一般形式可以表示为 V = WH 其中V是m*n矩阵， W是m*r矩阵，H是r*n矩阵一般来说r会比较小，这样能达到矩阵分解的目的，矩阵分解 ...

Python实现简单多线程任务队列: 2018-02-19; Python实现简单多线程任务队列最近我在用梯度下降算法绘制神经网络的数据时，遇到了一些算法性能的问题。梯度下降算法的代码如下（伪代码）： defgradient_descent(): # the grad ...

深度学习已成功应用于这三大领域: 2017-11-20; 深度学习已成功应用于这三大领域在本章中，我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实 ...

数据科学的基本内容: 2017-10-31; 数据科学的基本内容什么是数据科学?它和已有的信息科学、统计学、机器学习等学科有什么不同?作为一门新兴的学科，数据科学依赖两个因素：一是数据的广泛性和多样性;二是数据研究的共性。现代社会的各行各业都 ...

python实现逻辑回归的方法示例: 2017-10-02; python实现逻辑回归的方法示例这篇文章主要介绍了python实现逻辑回归的方法示例，这是机器学习课程的一个实验，整理出来共享给大家，本文实现的原理很简单，优化方法是用的梯度下降。后面有测试结果。 ...

机器学习之Logistic回归与Python实现: 2017-07-24; 机器学习之Logistic回归与Python实现 logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。一 Logistic回归概述 Logistic回归的主要思想是，根据现有的数据对分类边 ...

从一个R语言案例学线性回归: 2017-07-10; 从一个R语言案例学线性回归数据分析师用r语言做数据分析的时候会很多，也有很多数据分析师对于用r语言不是很了解，下面就谈论一下？线性回归简介：如下图所示，如果把自变量（也叫independent variable） ...

详解反向传播算法: 2017-05-25; 详解反向传播算法反向传播算法(Backpropagation)已经是神经网络模型进行学习的标配。但是有很多问题值得思考一下：反向传播算法的作用是什么？神经网络模型的学习算法一般是SGD。SGD需要用到损 ...

简单易学的机器学习算法—极限学习机(ELM): 2017-03-23; 简单易学的机器学习算法—极限学习机(ELM) 一、极限学习机的概念极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。 ELM最大的 ...

机器学习常用算法（LDA,CNN,LR）原理简述: 2017-03-14; 机器学习常用算法（LDA,CNN,LR）原理简述 1.LDA LDA是一种三层贝叶斯模型，三层分别为：文档层、主题层和词层。该模型基于如下假设： 1）整个文档集合中存在k个互相独立的主题； 2）每一个主题是词上的多项 ...

机器学习中使用的神经网络: 2017-03-14; 机器学习中使用的神经网络这一小节介绍随机梯度下降法（stochastic gradient descent）在神经网络中的使用，这里首先回顾了第三讲中介绍的线性神经网络的误差曲面(error surface)，如下图所示。线性神经网络对 ...

用R语言建立学生的学习表现和性格特征数据模型: 2017-02-26; 用R语言建立学生的学习表现和性格特征数据模型一、项目介绍：方法包括以下步骤 S1：将个体表现数据输入到数据库； S2：建立学习者的学习表现数据库和性格特征数据库； S3：建立学习者的学习表现 ...

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