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从标准方程,梯度下降窥探机器学习训练原理
下面我们分布阐述1.标准方程2.梯度下降3.机器学习模型训练过程1.标准方程这个定义其实很好理解:下面我们以线性回归进行进一步的论证:1.线性回归的预测模型2.那么线性回归的成本函数就是MSE:3.接
信息论和交叉熵损失函数
同步csdn地址:在机器学习和深度学习中,很多时候需要进行分类,这时会涉及到决策边界,比如sigmod激活函数;但是当面对多分类的时候(比如经典的MNIST),我们需要预测每一个种类output的概率
信息论和交叉熵损失函数
deep learning中比较经典的损失函数一个MSE(均方根误差),一个便是交叉熵(H(P,Q)),这篇文章信息论一步步去退出交叉熵 欢迎阅读,欢迎补充好
从标准方程,梯度下降窥探机器学习训练原理
机器学习的学习不应该仅仅停留在对scikit-learn or tensorflow(deep learning)框架的调用,而应该着眼于内部的世界,学习机器学习有一段时间了,有必要回头整理一下,下面我们基于线性模型来看 标准方程 梯度下降 进而来看基于以上两者如何实现模型的训…
Android组件化 -- 完全解耦实践方案
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OkHttp源码分析---- 图解源码 + 源码解析 - CSDN博客
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