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该资源提供了神经网络中梯度下降算法的示例，可用于机器学习模型的开发和训练。
自己学习吴恩达机器学习的总结，主要是关于梯度下降算法的一些推导与介绍，以及解释了，吴恩达课中没有解释推导的内容。
对数几率回归(Logistic Regression),又称为逻辑回归的python实现,并且通过梯度下降法进行优化
随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判
matlab实现的随机森林算法，利用分类器可做回归或预测
基于随机并行梯度下降算法的光通信相位控制，韩金凤，李晓峰，随机并行梯度下降(SPGD)算法可不依赖波前探测直接优化系统性能指标来校正畸变波前。以61单元变形镜为校正器,采用随机并行梯度下降算
提出了一种调控脉冲光纤放大器时域特性的新方法。根据光纤放大器中脉冲时域波形畸变的基本原理以及实际应用中对输出脉冲的具体要求,采用随机并行梯度下降(SPGD)算法获取生成目标输出脉冲所需要的最优输入脉冲
基于随机并行梯度下降(SPGD)算法的自适应光学系统通过直接优化系统的性能评价函数来控制波前校正器以补偿光束中存在的波前畸变。但由于算法收敛速度的影响, 在一定程度上限制了SPGD在自适应光学系统中的
介绍了随机并行梯度下降(SPGD)算法用于相干合成的基本理论, 利用数值模拟的方法对实际相干合成实验中涉及到的算法评价函数、扰动电压分布等参数进行优化选取, 确定了实验中应选择的最佳评价函数、扰动电压
分析随机并行梯度下降(SPGD)算法用于多路大型固体激光装置相干合成中校正动态相差的能力。首先介绍了SPGD算法实现相干合成的基本理论,利用数值模拟方法对算法进行了优化,实现了两路基于SPGD算法的波
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