m=100000x=np.random.normal(size=m)X=x.reshape(-1,1)y=4.0*x+3.0+np.random.normal(0,3,size=m)。。。
梯度下降算法处理曲线拟合问题,线性,单极点,多极点数据均有良好的表现
寻找下山之路:梯度下降法想象置身山巅,目标是抵达山脚的最低点。环顾四周,你只能感知到脚下的坡度。此时,你会选择最陡峭的下坡方向迈出一步。重复这个过程,每一步都朝着更陡的方向前进,直至抵达山脚。这种
梯度下降法一个简单的梯度下降算法的Python实现示例
梯度下降法
主要为大家详细介绍了python应用Axes3D绘图,批量梯度下降算法,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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基于可以通过减小压缩感知中观测矩阵与稀疏矩阵之间的互相关性来提高信号的重构质量,结合无约束凸优化问题中梯度下降的思想,提出了一种自适应梯度下降算法(adaptivegradientdescent,AG
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