gradient-descent

0зной

2ответ

Что делает алгоритм обучения в линейной регрессии?

Чтение заметок курса машинного обучения Эндрю Н.Г., который он устанавливает для линейной регрессии: Возьмите учебный комплект и передайте его в алгоритм обучения. Алгоритм выводит функцию h (гипотеза

4зной

1ответ

Spark mllib предсказание странного числа или NaN

Я новичок в Apache Spark и пытаюсь использовать библиотеку обучения компьютера для прогнозирования некоторых данных. Мой набор данных сейчас составляет всего около 350 баллов. Вот 7 из этих пунктов: "

5зной

1ответ

Полноматричный подход к backpropagation в искусственной нейронной сети

Недавно я изучаю искусственную нейронную сеть (ANN) и получил код, работающий и работающий на Python, для того же самого основанного на мини-пакетном обучении. Я следовал книге Michael Nilson's Neural

0зной

1ответ

Правильно ли мой метод проверки градиента и неправильный расчет градиента или наоборот?

Моя сеть достигает всего лишь 80%, но лучший результат - около 85%. Я использую те же входные данные и ту же инициализацию. Я не знаю, что случилось, поэтому я стараюсь, чтобы проверить мои градиенты

3зной

1ответ

индексы подстрочные должны быть реальными положительными целыми числами или логические выражения

function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters) %GRADIENTDESCENT Performs gradient descent to learn theta % theta = GRADIENTDESENT(X, y, theta, alpha, num_iters) updates

2зной

1ответ

Оценка значения множителей типа L1 и L2

У меня очень простой вопрос. Когда мы выполняем градиентный спуск с параметрами регуляризации типов $ L_1 $ и/или $ L_2 $, а именно: расширение функции потерь $ L $ с $$ L_r = L + l_1 \ sum_i | \ pi_i