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梯度线圈
电感知识
1.1电感的定义:电感
线圈
是由导线一圈靠一圈地绕在绝缘管上,导线彼此互相绝缘,而绝缘管可以是空心的,也可以包含铁芯或磁粉芯,简称电感。
木头柱
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2024-02-19 11:39
深度学习-吴恩达L1W2作业
Heywhale.com作业2:吴恩达《深度学习》L1W2作业2-Heywhale.com作业1你需要记住的内容:-np.exp(x)适用于任何np.arrayx并将指数函数应用于每个坐标-sigmoid函数及其
梯度
向来痴_
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2024-02-15 09:05
深度学习
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基于LightGBM的回归任务案例
在对XGB模型进行了越来越多的改进以获得更好的性能之后,XGBoost是一种极限
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提升机器,但通过lightgbm,我们可以在没有太多计算的情况下实现类似或更好的结果,并在更短的时间内在更大的数据集上训练我们的模型
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2024-02-15 09:21
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机器学习
基于决策树的金融市场波动性预测与应用
基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库,用于
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2024-02-15 02:42
机器学习
决策树
决策树
算法
机器学习
Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例
XGBoost是一个优化的分布式
梯度
增强库,旨在实现高效,灵活和便携。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升(也称为GBDT,GBM),可以快速
沫2021
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2024-02-15 00:38
如何使用pytorch自动求
梯度
构建深度学习模型的基本流程就是:搭建计算图,求得损失函数,然后计算损失函数对模型参数的导数,再利用
梯度
下降法等方法来更新参数。
浩波的笔记
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2024-02-14 23:47
吴恩达机器学习—大规模机器学习
学习大数据集数据量多,模型效果肯定会比较好,但是大数据也有它自己的问题,计算复杂如果存在100000000个特征,计算量是相当大的,在进行
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下降的时候,还要反复求损失函数的偏导数,这样一来计算量更大。
魏清宇
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2024-02-14 21:14
线性回归原理与python实现
线性回归原理:在一堆散点中xiyi,拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数:y=w1x+w0误差函数:MSE(均方误差)L(w1,w0)=Σ(yi-y)^2优化方法:
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下降,autograd,反向传播
o0Orange
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2024-02-14 16:22
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线性回归
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PyTorch detach():深入解析与实战应用
PyTorchdetach():深入解析与实战应用文章目录引言一、计算图与
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传播二、detach()函数的作用三、detach()与requires_grad四、使用detach()的示例五、总结与启示结尾引言在
高斯小哥
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2024-02-14 08:29
PyTorch零基础入门教程
pytorch
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python
pycharm
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GEE:
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提升树(Gradient Boosting Tree)回归教程(样本点、特征添加、训练、精度、参数优化)
本文将介绍在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行
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提升树(GradientBoostingTree)回归的方法和代码,其中包括样本点格式介绍
_养乐多_
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2024-02-14 05:07
GEE遥感图像处理教程
boosting
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GEE
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遥感图像处理
深入理解
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加权类激活热图(Grad-CAM)
深入理解
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加权类激活热图(Grad-CAM)项目背景与意义在深度学习领域,模型的预测能力往往是黑盒子,难以解释。
OverlordDuke
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2024-02-14 02:12
深度学习
CAM
梯度
人工智能
2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论
无约束最优化主要有
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下降法牛顿法
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下降法在接近极值的时候会
小郑的学习笔记
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2024-02-13 19:11
竹
童年回忆录,满怀开心等待着除夕夜到来,迎来自己一年最富有时候“压岁钱”,能买了一只风筝,能在他们最为开心的田野里自由的奔跑着,左手拿着
线圈
,右手拿线,眼睛看着风筝,耳朵感受着风声,大声的叫着我的风筝飞得最高
追H
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2024-02-13 18:25
传统减振器、cdc、磁流变减振器介绍
ECU根据一系列算法产生目标电流,电流通过
线圈
后产生电磁感应驱动电磁阀,从而改变阀孔的大小,也就改变了油液通过阀的阻力,也就改变减振器的阻尼系数。CDC机械结构的制造难点在于阀的
极简车辆控制
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2024-02-13 14:37
半主动悬架CDC控制
汽车
lightGBM集成学习算法
LightGBM集成学习算法是一种基于
梯度
提升决策树(GradientBoostingDecisionTree)的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的
梯度
提升框架,主要用于解决分类和回归问题。
亦旧sea
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2024-02-13 14:24
集成学习
算法
机器学习
XGboost集成学习
它是一种GradientBoosting(
梯度
提升)的改进版,通过使用一系列弱学习器(例如决策树)的集合来构建一个更强大的模型。XGBoost通过迭代的方式逐步优化模型的预测结果。
亦旧sea
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2024-02-13 14:53
集成学习
机器学习
人工智能
XGboost和lightGBM算法对比
XGBoost(eXtremeGradientBoosting)和LightGBM(LightGradientBoostingMachine)都是一类基于
梯度
提升树(GradientBoostingDecisionTrees
亦旧sea
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2024-02-13 14:50
算法
机器学习入门--多层感知机原理与实践
反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行
梯度
Dr.Cup
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2024-02-13 13:37
机器学习入门
机器学习
人工智能
机器学习入门--BP神经网络原理与实践
BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的
梯度
,然后利用这些
梯度
信息来更新网络的权重和偏置,从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算
梯度
。考虑一个简单的两层神经
Dr.Cup
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2024-02-13 13:37
机器学习入门
机器学习
神经网络
人工智能
【CV论文精读】Pedestrian Detection Based on YOLO Network Model 基于YOLO的行人检测
【CV论文精读】PedestrianDetectionBasedonYOLONetworkModel0.论文摘要和作者信息摘要——经过深度网络后,会有一些行人信息的丢失,会造成
梯度
的消失,造成行人检测不准确
量子-Alex
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2024-02-13 10:56
CV知识学习和论文阅读
YOLO
深度学习
计算机视觉
时间序列预测——BiGRU模型
在RNNs的基础上,GRU(GatedRecurrentUnit)模型通过引入门控机制来解决
梯度
消失问题,提高了模型的性能。BiGRU模型则是在GRU模型的基础上引入了双向结构,从而
Persist_Zhang
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2024-02-13 09:46
数据分析
Python
深度学习
gru
人工智能
深度学习中的前向传播和反向传播
反向传递就是计算每个参数的
梯度
,然后用于最小化损失函数。在深度学习中,"forward"通常指前向传播(forwardpropagation),也称为前馈传递。
处女座_三月
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2024-02-13 07:56
深度学习
深度学习
人工智能
神经网络
《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.5 总结
In[53]np.save('w.npy',net.w)np.save('b.npy',net.b)总结本节我们详细介绍了如何使用Numpy实现
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下降算法,构建并训练了一个简单的线性模型实现波士顿房价预测
软工菜鸡
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2024-02-13 06:36
《零基础实践深度学习》
numpy
深度学习
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大数据
机器学习
飞桨
百度云
多GPU-TensorFlow
数据并行是比较通用简便的实现大规模并行方式,同时使用多个硬件资源计算不同batch数据
梯度
,汇总
梯度
进行全局参数更新。
听风1996
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2024-02-13 05:22
《记一次游戏》听课思考
甄老师的课堂思路清晰,课堂环节环环相扣,有
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,利用学习单,对孩子的指导很有层次。
你是特别的人
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2024-02-12 17:18
梯度
提升树系列9——GBDT在多任务学习中的应用
目录写在开头1.多任务学习的基础知识1.1多任务学习的概念和优势1.1.1概念1.1.2优势1.2GBDT在多任务学习中的角色1.2.1GBDT的基本原理1.2.2GBDT在多任务学习中的应用2.实际应用案例和最佳实践2.1如何设计多任务学习模型2.2成功案例分享2.2.1推荐系统2.2.2金融风控2.2.3自然语言处理(NLP)3.挑战与解决方案3.1面临的技术挑战和解决策略3.1.1挑战1:任
theskylife
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2024-02-12 16:12
数据挖掘
学习
数据挖掘
机器学习
python
人工智能
34从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --方向
梯度
直方图
什么是方向
梯度
直方图在前面的实验1、实验2中,我们了解到传统的目标检测流程可分为三个步骤,第一步是使用滑动窗口和图像金字塔从图片中选择一些区域。
Jachin111
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2024-02-12 15:37
优化
梯度
下降算法
文章目录OptimizationproblemNormalizinginputsvanishing/explodinggradientsweightinitializegradientcheckNumericalapproximationgradcheckOptimizealgorithmmini-bachgradientmini-batchsizeexponentialweightedavera
stoAir
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2024-02-12 14:58
算法
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
Week10
以线性回归模型为例,每一次
梯度
下降迭代,我们都需要计算训练集的误差的平方和,如果我们的学
kidling_G
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2024-02-12 14:29
C语言经典算法之逻辑回归算法
B.简介在C语言中实现逻辑回归算法,我们需要构建一个模型来预测二元分类问题的概率,并使用
梯度
下降或其他优化方法找到最佳的模型参数。一代码实现以下
JJJ69
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2024-02-12 13:33
C语言经典算法
回归
数据挖掘
人工智能
开发语言
c语言
数据结构
算法
梯度
下降法的神经网络容易收敛到局部最优,为什么应用广泛?
链接:https://www.zhihu.com/question/68109802编辑:深度学习与计算机视觉声明:仅做学术分享,侵删作者:夕小瑶https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/263503269反对回答区中一部分称“模型收敛于鞍点”的回答。当然也有的大牛可以一针见血,那我就对这个问题多展开一下吧,让鲜血流的更猛烈一些。(害怕.jpg)
woshicver
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2024-02-12 11:34
神经网络
算法
机器学习
人工智能
深度学习
西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小
localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和,若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”:以一定的概率接受比当前解更差的结果,有助于“跳出”局部极小使用随机
梯度
下降遗传算法
lestat_black
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2024-02-12 11:32
西瓜书
机器学习
机器学习入门之基础概念及线性回归
任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理,学习正态分布,学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数,泰勒展开推导
梯度
下降公式写出
梯度
下降的代码学习
StarCoder_Yue
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2024-02-12 11:01
算法
机器学习
学习笔记
机器学习
线性回归
正则化
人工智能
算法数学
[机器学习]全局最小与局部最小
机器学习中很多任务最终都会转化为优化任务,基于
梯度
的搜索是使用最广泛的参数寻优方法。
梯度
法:从某些初始解出发,迭代寻找最优参数值。
3points
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2024-02-12 11:01
机器学习
机器学习
人工智能
算法
机器学习之局部最优和全局最优
面试:你能解释一下
梯度
下降法及其在寻找全局最优解时的局限性吗?
梯度
下降法通过迭代沿着目标函数的负
梯度
方向更新参数,以寻找最小值。局限性:它可能会陷入局部
华农DrLai
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2024-02-12 11:29
机器学习
人工智能
深度学习
2018-08-05
今日体验,今天维修汉兰达,凉车车抖,出去试车发现1.3.5缸缺火,一缸严重,拆下来对掉点火
线圈
,喷油嘴,故障依旧!核心,维修问题,心要静下来!不要受外界干扰!
京心达宁威
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2024-02-12 10:16
XGBoost算法
XGBoost是一种基于
梯度
提升决策树(GBDT)的算
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
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2024-02-12 04:11
机器学习算法
算法
人工智能
机器学习
CNN网络的宽度和深度
CNN网络的宽度和深度都很重要ResNet、DenseNet解决的是如何让网络更深且避免
梯度
消失、网络退化各类组卷积的方法解决的是如何让网络以更高效的方式变得更宽
zhnidj
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2024-02-11 23:11
9、神经网络 三:学习与评价
目录9.1
梯度
检验9.2清醒检查9.3照看学习过程9.3.1损失函数9.3.2训练/评估精度9.3.3权重:更新率9.3.4每一层的激活/
梯度
分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶(SGD),
qxdx.org
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2024-02-11 18:03
计算机视觉
梯度检查
清醒检查
婴儿学习过程
超参数优化
二阶方法
Unet+ResNet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割
1.介绍传统的Unet网络,特征提取的backbone采用的是vgg模型,vgg的相关介绍和实战参考以前的博文:pytorch搭建VGG网络VGG的特征提取能力其实是不弱的,但网络较为臃肿,容易产生
梯度
消失或者
梯度
爆炸的问题
听风吹等浪起
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2024-02-11 17:35
图像分割
人工智能
计算机视觉
政安晨:
梯度
与导数~示例演绎《机器学习·神经网络》的高阶理解
这篇文章确实需要一定的数学基础,第一次接触的小伙伴可以先看一下我示例演绎这个主题的前两篇文章:示例演绎机器学习中(深度学习)神经网络的数学基础——快速理解核心概念(一):政安晨:示例演绎机器学习中(深度学习)神经网络的数学基础——快速理解核心概念(一){两篇文章讲清楚}https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/136089968示例演绎机器
政安晨
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2024-02-11 15:00
政安晨的机器学习笔记
机器学习
神经网络
人工智能
Python
梯度与导数
TensorFlow
Conda
GBDT--
梯度
提升树
目录一
梯度
提升树的基本思想1
梯度
提升树pkAdaBoost2GradientBoosting回归与分类的实现二
梯度
提升树的参数1迭代过程1.1初始预测结果0的设置1.2使用回归器完成分类任务1.3GBDT
吓得我泰勒都展开了
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2024-02-11 14:40
机器学习
决策树
算法
集成学习——
梯度
提升树(GBDT)
集成学习——
梯度
提升树(GBDT)1模型算法介绍2sklearn中的实现3参考资料1模型算法介绍GBDT也是集成学习Boosting家族的成员,通过采用加法模型,不断减小训练过程中产生的残差算法。
wxw_csdn
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2024-02-11 14:10
机器学习
集成学习
GBDT
梯度提升树
sklearn
梯度
提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优
目录写在开头1.GBDT的关键参数解析1.1学习率(learningrate)1.2树的数量(n_estimators)1.3树的最大深度(max_depth)1.4叶子节点的最小样本数(min_samples_leaf)1.5特征选择的比例(max_features)1.6最小分裂所需的样本数(min_samples_split)1.7子采样比例(subsample)1.8损失函数(loss)1
theskylife
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2024-02-11 14:40
数据分析
数据挖掘
人工智能
数据挖掘
机器学习
python
分类
学习笔记 ——GBDT(
梯度
提升决策树)
一.前言GBDT(GradientBoostingDecisionTree)
梯度
提升决策树,通过多轮迭代生成若干个弱分类器,每个分类器的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。
dastu
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2024-02-11 14:40
数据挖掘
机器学习
数据挖掘
datawhale 10月学习——树模型与集成学习:
梯度
提升树
前情回顾决策树CART树的实现集成模式两种并行集成的树模型AdaBoost结论速递本次学习了GBDT,首先了解了用于回归的GBDT,将损失使用
梯度
下降法进行减小;用于分类的GBDT要稍微复杂一些,需要对分类损失进行定义
SheltonXiao
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2024-02-11 14:39
学习
集成学习
机器学习
决策树
梯度
提升树系列8——GBDT与其他集成学习方法的比较
目录写在开头1.主要集成学习算法对比1.1GBDT1.2随机森林1.3AdaBoost1.4整体对比2.算法性能的比较分析2.1准确率与性能2.2训练时间和模型复杂度2.3应用实例和案例研究3.选择合适算法的标准3.1数据集的特性3.1.1数据规模与维度3.1.2数据质量3.2性能需求3.2.1准确性3.2.2泛化能力3.3训练效率与资源3.3.1训练时间3.3.2计算资源3.4易用性与调参3.4
theskylife
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2024-02-11 14:39
数据挖掘
集成学习
机器学习
人工智能
数据挖掘
Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-02-27)
使用Python和NetworkX解读影星社会网络;Twitter上谣言传播的信息扩散途径和识别;计算批发及零售业数据交易市场的时空数据价值;MGA:网络的动量
梯度
攻击;优化跨区医院分布减少结核病死亡;
ComplexLY
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2024-02-11 14:05
机器学习:SVM、softmax、Dropout及最大池化max_pool介绍
一、利用线性SVM进行分类train_data:(train_num,3072)训练流程初始化权重W:(3072,10)
梯度
dW:(3072,10)train_data和权重相乘得到score(10,)
是Dream呀
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2024-02-11 11:15
机器学习笔记
深度学习
机器学习
支持向量机
人工智能
机器学习复习(8)——逻辑回归
目录逻辑函数(LogisticFunction)逻辑回归模型的假设函数从逻辑回归模型转换到最大似然函数过程最大似然函数方法
梯度
下降逻辑函数(LogisticFunction)首先,逻辑函数,也称为Sigmoid
不会写代码!!
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2024-02-11 07:47
人工智能
机器学习复习
Python学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
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