德语常用语 Lösen Problem der Abteilung. 求导。 Die Abteilung von 3x ist 3. 3x的导数是3 Lösen Problem des Integrals. 求积分 Das Integral von 3x ist 1.5x2+C. 3x的一重积分是1 ...
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2018-09-12 15:05:51
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这两门学科作为机器学习的必备科目！一、微积分1夹逼定理通俗的讲：A≤B≤C当求极限时，存在A=C,则说明B也等于A和C案例1：案例2：2两个重要极限3导数通俗的讲就是曲线的斜率二阶导数是斜率变化快慢的反应，表征曲线的凹凸性常用的函数的导数案例1：求幂指函数的套路===重要公式之，泰勒公式：简单应用：4方向导数和梯度函数(1)方向导数：如果函数z=f(x,y)在点P(x,y)是可微分的，那么，函数在
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2018-09-10 14:04:22
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关键词： 梯度下降：就是让数据顺着梯度最大的方向，也就是函数导数最大的放下下降，使其快速的接近结果。 Cost函数等公式太长，不在这打了。网上多得是。 这个非线性回归说白了就是缩小版的神经网络。 python实现： 运行结果： ......输出数据太多，只截取后面十几行 Iteration 9998 ...
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2018-08-31 15:51:53
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前言 今天在工作发现一个错误，在往本地导数据表的时候老是报错： ? 1 [Err] 1294 - Invalid ON UPDATE clause for '字段名' column ? 1 [Err] 1294 - Invalid ON UPDATE clause for '字段名' column ...
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2018-08-27 18:44:21
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【HLSL ddx / ddy】 在光栅化的时刻，GPUs会在同一时刻并行运行很多Fragment Shader，但是并不是一个pixel一个pixel去执行的，而是将其组织在2x2的一组pixels分块中，去并行执行。 偏导数就正好是计算的这一块像素中的变化率。从下图可以看出来ddx 就是右边的像 ...
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2018-08-27 18:23:52
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传统的GBDT是以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候XGBOOST相当于带L1和L2正则化的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。传统的GBDT在优化的hih只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下 ...
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2018-08-27 11:27:56
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梯度下降算法 - 监督学习 损失函数的导数称为梯度，若对损失函数的参数求偏导，则这个偏导数代表着损失函数在该参数下各点的斜率； 目标就是让损失能尽可能的小，希望取到损失函数的最小值，可以通过梯度函数得到损失函数上各点的斜率，然后逐步更新参数从而满足要求的这种方法就是梯度下降！ 对于L2损失，参数对应 ...
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2018-08-25 23:28:29
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图像边缘就是图像灰度值突变的地方，也就是图像在该部分的像素值变化速度非常之快，就比如在坐标轴上一条曲线有刚开始的平滑突然来个大转弯，在变化出的导数非常大。 Sobel算子主要用作边缘检测，它是一离散型差分算子，用来计算图像亮度函数灰度之近似值。 边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合。边缘存 ...
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2018-08-25 11:26:21
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1. xgboost在目标函数中加入了正则化项，当正则化项为0时与传统的GDBT的目标函数相同2. xgboost在迭代优化的时候使用了目标函数的泰勒展开的二阶近似，paper中说能加快优化的过程！！xgboost可自定义目标函数，但是目标函数必须二阶可导也是因为这个。GDBT中只用了一阶导数。3. ...
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2018-08-24 20:43:35
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