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    在線流視頻m3u8文件解析,AES-128

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    隨機(jī)梯度下降

    Batch Gradient Descent:某1點(diǎn)的θ的梯度值,每1項(xiàng)都要對(duì)所有的樣本進(jìn)行計(jì)算,前面都有,樣本中所有信息批量進(jìn)行計(jì)算。 樣本量...

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    梯度下降

    并不是所有函數(shù)都有唯一的極值點(diǎn) 多次運(yùn)行,隨機(jī)化初始點(diǎn) 梯度下降法的初始點(diǎn)也是一個(gè)超參數(shù) 目標(biāo):使盡可能小 線性回歸法的損失函數(shù)具有唯一的最優(yōu)解...

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    邏輯回歸

    邏輯回歸 解決分類問(wèn)題 把任意值,映射到(0, 1)之間;判定邊界 將樣本的特征 和 樣本發(fā)生的概率 聯(lián)系起來(lái),概率是1個(gè)數(shù) 邏輯回歸得到1個(gè)概...

  • 決策樹(shù)

    決策樹(shù)的深度:max_depth=2 非參數(shù)學(xué)習(xí) 可以解決分類問(wèn)題、多分類問(wèn)題、回歸問(wèn)題 非常好的可解釋性 計(jì)算信息熵 pruning 剪枝分的...

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