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搜索资源列表

  1. java实现随机梯度下降（含玫瑰花数据集）

  2. 用java实现了机器学习算法里面的随机梯度下降，并带有UCI数据集中的iris（玫瑰花）数据集的txt文件，还有数据库设计

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-10-21
    • 文件大小：30kb
    • 提供者：nswdtssroeydh

  1. 随机梯度下降算法

  2. 自己编写的随机梯度下降算法，附上房价预测数据集，感兴趣的可以看看

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-12
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：qq_34317585

  1. svm编程随机梯度下降法来实现一个版本的软边距支持向量机

  2. SVM编程（内含数据集） 您需要使用课程中介绍的随机梯度下降法来实现一个版本的软边距支持向量机。您将在给定的数据集（从课程网站下载）上运行代码，然后对测试数据集进行预测。衡量你得分的标准是你在测试数据集上的准确性。（提示：由于测试数据集中没有给定的标签，因此需要从训练集中创建验证数据集以优化参数）。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-22
    • 文件大小：514kb
    • 提供者：cheng_hai_yan

  1. Spark MLlib随机梯度下降法概述与实例

  2. 主要为大家详细介绍了Spark MLlib随机梯度下降法概述与实例，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-27
    • 文件大小：193kb
    • 提供者：weixin_38603875

  1. python实现随机梯度下降（SGD）

  2. 主要为大家详细介绍了python实现随机梯度下降SGD，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：40kb
    • 提供者：weixin_38677648

  1. Python语言描述随机梯度下降法

  2. 主要介绍了Python语言描述随机梯度下降法，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：125kb
    • 提供者：weixin_38621250

  1. python实现随机梯度下降法

  2. 主要为大家详细介绍了python实现随机梯度下降法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：69kb
    • 提供者：weixin_38701156

  1. 基于随机梯度下降的矩阵分解推荐算法（python）

  2. 主要为大家详细介绍了基于随机梯度下降的矩阵分解推荐算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：109kb
    • 提供者：weixin_38645865

  1. Keras SGD 随机梯度下降优化器参数设置方式

  2. SGD 随机梯度下降 Keras 中包含了各式优化器供我们使用，但通常我会倾向于使用 SGD 验证模型能否快速收敛，然后调整不同的学习速率看看模型最后的性能，然后再尝试使用其他优化器。 Keras 中文文档中对 SGD 的描述如下： keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.0, decay=0.0, nesterov=False) 随机梯度下降法，支持动量参数，支持学习衰减率，支持Nesterov动量 参数： lr：大或等于0的浮点数，学习率 mom

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：65kb
    • 提供者：weixin_38545332

  1. 基于随机梯度下降的矩阵分解推荐算法（python）

  2. SVD是矩阵分解常用的方法，其原理为：矩阵M可以写成矩阵A、B与C相乘得到，而B可以与A或者C合并，就变成了两个元素M1与M2的矩阵相乘可以得到M。 矩阵分解推荐的思想就是基于此，将每个user和item的内在feature构成的矩阵分别表示为M1与M2，则内在feature的乘积得到M；因此我们可以利用已有数据（user对item的打分）通过随机梯度下降的方法计算出现有user和item最可能的feature对应到的M1与M2（相当于得到每个user和每个item的内在属性），这样就可以得到

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：108kb
    • 提供者：weixin_38747444

  1. python实现随机梯度下降法

  2. 看这篇文章前强烈建议你看看上一篇python实现梯度下降法： 一、为什么要提出随机梯度下降算法 注意看梯度下降法权值的更新方式（推导过程在上一篇文章中有）  也就是说每次更新权值都需要遍历整个数据集（注意那个求和符号），当数据量小的时候，我们还能够接受这种算法，一旦数据量过大，那么使用该方法会使得收敛过程极度缓慢，并且当存在多个局部极小值时，无法保证搜索到全局最优解。为了解决这样的问题，引入了梯度下降法的进阶形式：随机梯度下降法。 二、核心思想 对于权值的更新不再通过遍历全部的数据集，而是选择

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：69kb
    • 提供者：weixin_38618094

  1. python实现随机梯度下降（SGD）

  2. 使用神经网络进行样本训练，要实现随机梯度下降算法。这里我根据麦子学院彭亮老师的讲解，总结如下，（神经网络的结构在另一篇博客中已经定义）： def SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta, test_data=None): if test_data: n_test = len(test_data)#有多少个测试集 n = len(training_data) for j in xrange(epoch

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：40kb
    • 提供者：weixin_38638033

  1. 大规模数据聚类的基于随机梯度下降的K-Means算法

  2. 大规模数据聚类的基于随机梯度下降的K-Means算法

  3. 所属分类：其它

  1. Advanced-Factorization-of-Machine-Systems:GSOC 2017-Apache组织-＃使用并行随机梯度下降（python和scala）在Spark上实现分解机器-源码

  2. 带有并行SGD的Spark上的FM 使用并行随机梯度下降（python和scala）在Spark上实现分解工厂机 因子分解机是Rendle在推出的智能通用预测器，可以捕获数据集中的所有单向和成对交互。 它可以应用于任何实值特征向量，并且在高度稀疏的数据上也能很好地执行。 FM的扩展，即Field Factorization Machines， 的被证明是预测广告点击量的成功方法。 我构建了一个自定义Spark实施以在Python和Scala中使用。 为了在Spark中充分利用并行计算，我实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：382kb
    • 提供者：weixin_42117082

  1. 基于随机梯度下降算法的异构信息网络的张量CP分解方法

  2. 基于随机梯度下降算法的异构信息网络的张量CP分解方法

  3. 所属分类：其它

  1. go-neural-network：Golang中的随机梯度下降神经网络库，以及解决XOR的样本网-源码

  2. 神经网络 Golang中的随机梯度下降神经网络库以及可解决XOR的样本网络

  3. 所属分类：其它

  1. 一种Yarn框架下的异步双随机梯度下降算法

  2. 一种Yarn框架下的异步双随机梯度下降算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：989kb
    • 提供者：weixin_38537684

  1. nn-bundle：多层感知器和三个优化器的实现：带有NAG的随机梯度下降，标准近端捆绑方法和带有上部模型的增量捆绑方法-源码

  2. nn束 多层感知器和三个优化器的实现：具有NAG的随机梯度下降，具有标准标准近邻束方法和 安装 首先，您需要克隆此存储库： $ git clone https://github.com/vdecaro/nn-bundle $ cd nn-bundle 使用此存储库需要安装conda 。 需要使用python3.7的新环境： $ conda create -n yourenvname python=3.7 $ conda activate yourenvname 下一步是包括将Gurob

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：733kb
    • 提供者：weixin_42169971

  1. Linear-Regression-SGD：我将使用与以前相同的数据进行线性回归。 但是，我将使用优化器，特别是随机梯度下降-源码

  2. 线性回归 我将使用与以前相同的数据进行线性回归。 但是，我将使用优化器，特别是随机梯度下降

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_42110362

  1. fmin_adam：亚当随机梯度下降优化算法的Matlab实现-源码

  2. fmin_adam：亚当随机梯度下降优化算法的Matlab实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：105kb
    • 提供者：weixin_42117082
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