css之单位 角度<angle> 用于<gradient>s和某些transform功能中 deg表示以度为单位的角度。一整圈就是360deg。 例如：0deg，90deg，14.23deg。 grad用渐变表示角度。一整圈就是400grad。 例如：0grad，100grad，38.8grad。r ...
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2018-10-09 14:23:55
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imagick 拓展的下载地址 https://windows.php.net/downloads/pecl/releases/imagick/ 可惜的是这个地址最新版没有php7.2, 如果是7.1可以推荐 https://windows.php.net/downloads/pecl/snaps/ ...
1.逻辑回归解决什么问题？ 逻辑回归用于分类问题。 对于二分类问题，输入多个特征，输出为是或不是（也可以写作1或0）。 逻辑回归就是这样一个用于分类的模型。 2.什么是逻辑回归？ 逻辑回归建立在线性回归的基础上。 首先，线性回归将多个特征映射到一个变量。 之后，在这个变量上设置一个阈值。大于这个阈值 ...
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2018-10-07 15:37:06
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引入 1. 随机梯度下降的特点 随机梯度下降法 (Stochastic Gradient Descent)作为深度学习中主流使用的最优化方法, 有以下的优点: 躲避和逃离假的 鞍点 和 局部极小点 的能力 这篇论文认为, 这些 局部极小 也包含着一些有用的信息, 能够帮助提升模型的能力. 2. 局部 ...
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2018-10-07 12:08:29
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在较深的网络，如多层CNN或者非常长的RNN，由于求导的链式法则，有可能会出现梯度消失（Gradient Vanishing）或梯度爆炸（Gradient Exploding ）的问题。 原理 问题：为什么梯度爆炸会造成训练时不稳定而且不收敛？ 梯度爆炸，其实就是偏导数很大的意思。回想我们使用梯度下 ...
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2018-10-02 22:14:11
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ul{ list-style: none; font-size: 24px; font-weight: bold;}a{ text-decoration: none;}li{ background: linear-gradient(to left,orange,red); width: 150px; ...
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2018-09-30 14:58:56
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在机器学习中，有很多的问题并没有解析形式的解，或者有解析形式的解但是计算量很大（譬如，超定问题的最小二乘解），对于此类问题，通常我们会选择采用一种迭代的优化方式进行求解。 这些常用的优化算法包括：梯度下降法（Gradient Descent），共轭梯度法（Conjugate Gradient），Mo ...
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2018-09-29 21:34:02
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Gradient boosting decision tree 介绍： 首先gbdt 是通过采用加法模型（即基函数的线性组合），以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分类或者回归的算法。 GBDT训练过程 gbdt通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训 ...
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2018-09-29 20:26:08
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