梯度下降推导与优化算法的理解和Python实现
摘要:
1. 梯度下降算法推导 模型的算法就是为了通过模型学习,使得训练集的输入获得的实际输出与理想输出尽可能相近。 极大似然函数 的本质就是衡量在某个参数下, 样本整体估计和真实情况一样的概率 , 交叉熵函数 的本质是衡量样本 预测值与真实值之间的差距 ,差距越大代表越不相似 1. 为什么要最小化损失函数 阅读全文
posted @ 2020-03-11 21:40 神笔马良 阅读(943) 评论(0) 推荐(0) 编辑