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摘要： 总结： 梯度下降算法中，学习率太大，函数无法收敛，甚至发散，如下图。学习率足够小，理论上是可以达到局部最优值的（非凸函数不能保证达到全局最优），但学习率太小却使得学习过程过于缓慢，合适的学习率应该是能在保证收敛的前提下，能尽快收敛。对于深度网络中，参数众多，参数值初始位置随机，同样大小的学习率，对于 阅读全文

摘要： 1 HIRPO20160601: Large Scale Heterogeneous Data ProcessingSubject: resource scheduling It is also likely that the computing environment is heterogeneo 阅读全文

摘要： 转：http://isilic.iteye.com/blog/1851048 决策树的重要性和入门可以参考前面两篇文章： 在清华水木上有个Machine Learning的书单: http://www.newsmth.net/nForum/#!article/AI/34859 其中作为入门的几本书也 阅读全文

摘要： 李航（节选）：统计加计算的核心是计算未来各种可能性的大小。假设我们把骰子投掷到桌上,如果我们能够准确测量出骰子的初始速度和角度、空气的阻力、桌面的弹力与摩擦力,基于物理原理和数学分析方法,我们就能精确地计算出骰子落到桌面时哪个面朝上。如果我们只关心点数为 1 的那一面朝上的可 能性,那么这种计算就没 阅读全文