梯度下降法是一个一阶最优化算法,利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向,使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减小。梯度下降法是2范数下的最速下降法。
向量微积分中,标量场的梯度是一个向量场。[……]
Copyright © 2021 Ricequant | Powered by Ricequant
梯度下降法是一个一阶最优化算法,利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向,使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减小。梯度下降法是2范数下的最速下降法。
向量微积分中,标量场的梯度是一个向量场。[……]
机器学习中,随机森林是一种组合方法,由许多的决策树组成,因为这些决策树的形成采用了随机的方法,因此也叫做随机决策树。随机森林中的树之间是没有关联的。
当测试数据进入随机森林时,其实就是让每一颗决[……]
在优化理论中,目标函数 f(x) 会有多种形式:如果目标函数和约束条件都为变量 xx 的线性函数, 称该问题为线性规划; 如果目标函数为二次函数, 约束条件为线性函数, 称该最优化问题为二次规划; 如[……]
自回归滑动平均模型(ARMA 模型,Auto-Regressive and Moving Average Model)是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称AR模型)与滑动平均模型(简称MA模型[……]
支持向量机,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一[……]
k-means 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。
聚类相似度是利用各聚类中对象[……]