机器学习之梯度与梯度下降法 Post author:xfxia Post published:2023年7月18日 Post category:其他 目录 1.导数 2.梯度 3.梯度下降法 4.梯度下降存在的问题 机器学习中,在求解损失函数的最小值时,需要用到求导数的各种技巧。 1.导数 导数的几何意义:导数又叫微分,是图像的斜率。 版权声明:本文为qq_20412595原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/qq_20412595/article/details/81409744 你可能也喜欢 FlywayException: Validate failed: Detected resolved migration not applied to database: 1.0.020190110 el-select 中v-model绑定值,数据回显只显示value,不显示label C#键盘按键的操作 《二叉树》学习心得 2.3.1 设计一个递归算法,删除不带头结点的单链表L中所有值为x的节点 图像语义分割概述 Android 系统 wifi基础知识 内网端口与外网端口的区别在哪儿 我收到一份《中国焦虑图鉴》 Stirng字符串在jvm中存放原理(必须知道的基础) springBoot指标监控 – Actuator YOLACT:Real-time Instance Segmentation总结 能解决 80% 故障的排查思路 ,建议收藏!! Dubbo源码(2)- 服务发现流程 List.isEmpty()与CollectionUtils.isEmpty()的区别 mybatis mapper解析(4) Qt定制化安装包工具 搞懂敏感性、特异性以及精确率和召回率的关系 理解BPDU Guard的意义(BPDU Guard在全局配置与接口配置上的区别) Flink中Table API和SQL(五)