手推LR损失函数 梯度下降

最新推荐文章于 2022-10-08 16:36:01 发布
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1.推导LR损失函数
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2.学习LR梯度下降
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3.Softmax原理
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4.softmax损失函数
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5.softmax梯度下降
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手推BP算法系列1——Python实现单神经元网络（Pyrtoch框架）
wa1tzy的博客
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1.获取数据集MyData.py import h5py import matplotlib.pyplot as plt class MyDataset: def __init__(self): self.train = h5py.File("datasets/train_catvnoncat.h5") self.test = h5py.File("datasets/test_catvnoncat.h5") def get_train_set(self)
联邦学习数学公式纯手推
qq_38500228的博客
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机器学习——手写LR
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一、梯度下降法推导 由于本人喜欢在纸上手推原理，所以附上照片，欢迎提出建议
手推梯度下降
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手推LR（Liner Regression）
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手推公式带你轻松理解L1/L2正则化
雷恩Layne
07-24 3142
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3.线性回归 3.1.什么是回归 回归是监督学习的一个重要问题，回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系。 回归模型是表示输入变量到输出变量之间映射的函数 回归问题的学习等价于函数拟合：使用一条函数曲线使其很好的拟合已知函数且很好的预测未知数据。 回归问题分为模型的学习和预测两个过程。基于给定的训练数据集构建一个模型，根据新的输入数据预测相应的输出。 回归问题分类： 按照输入变量的个数可以分为一元回归和多元回归； 按照输入变量和输出变量之间关系的类型，可以分为线性回归和非线性回归。 3.2
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梯度下降法 我手写在纸上了，思路是先这样，然后再那样，之后这样，最后再那样，是不是很简单？ 函数单调 导数与方向导数 方向导数与梯度 梯度下降公式由来 ...
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逻辑回归损失函数(cost function)
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