ML算法:基于动量的梯度优化器介绍 Python

ML算法:基于动量的梯度优化器介绍

梯度下降 是机器学习框架中用于训练不同模型的一种优化技术。训练过程由目标函数(或误差函数)组成, 该函数确定机器学习模型在给定数据集上的误差。 在训练时, 该算法的参数被初始化为随机值。随着算法的迭代...
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ML算法:Python中数据集的一种热编码 Python

ML算法:Python中数据集的一种热编码

有时在数据集中, 我们会遇到包含没有特定优先顺序的数字的列。列中的数据通常表示类别或类别的值, 并且在列中的数据经过标签编码时也是如此。这会混淆机器学习模型, 为避免这种情况, 列中的数据应进行一次热...
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ML算法:光谱聚类详细介绍 Python

ML算法:光谱聚类详细介绍

先决条件: K均值聚类 光谱聚类是一种不断发展的聚类算法, 在许多情况下, 其性能都优于许多传统的聚类算法。它将每个数据点视为一个图节点, 从而将聚类问题转换为图分区问题。一个典型的实现包括三个基本步...
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ML算法:随机梯度下降(SGD)介绍 Python

ML算法:随机梯度下降(SGD)介绍

什么是梯度下降? 在解释随机梯度下降(SGD)之前, 让我们首先描述什么是梯度下降。梯度下降是机器学习和深度学习中一种流行的优化技术, 它可以与大多数(如果不是全部)学习算法一起使用。梯度是函数的斜率...
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