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搜索关键字:gradient    ( 1157个结果
ng机器学习视频笔记(十五) ——大数据机器学习(随机梯度下降与map reduce)
ng机器学习视频笔记(十五) ——大数据机器学习(随机梯度下降与map reduce) (转载请附上本文链接——linhxx) 一、概述 1、存在问题 当样本集非常大的时候,例如m=1亿,此时如果使用原来的梯度下降算法(也成为批量梯度下降算法(batch gradient descent),下同), ...
分类:其他好文   时间:2018-02-04 13:50:17    阅读次数:237
ng机器学习视频笔记(一)——线性回归、代价函数、梯度下降基础
ng机器学习视频笔记(一) ——线性回归、代价函数、梯度下降基础 (转载请附上本文链接——linhxx) 一、线性回归 线性回归是监督学习中的重要算法,其主要目的在于用一个函数表示一组数据,其中横轴是变量(假定一个结果只由一个变量影响),纵轴是结果。 线性回归得到的方程,称为假设函数(Hypothe ...
分类:其他好文   时间:2018-02-04 12:44:44    阅读次数:140
第161天:CSS3实现兼容性的渐变背景(gradient)效果
CSS实现兼容性的渐变背景(gradient)效果 一、有点俗态的开场白 在对CSS3支持日趋完善的今天,实现兼容性的渐变背景效果已经完全成为可能,本文就将展示如何实现兼容性的渐变背景效果。在众多的浏览器中,目前不支持Opera浏览器。 本文实例效果都是同样的效果,就是垂直渐变,起始颜色红色,结束颜 ...
分类:Web程序   时间:2018-01-31 01:11:10    阅读次数:286
常用css
/** ie8支持透明度 **/rgba(0,0,0,0.4); // 不支持ie8filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.gradient(startColorstr=#19000000,endColorstr=#19000000);这个颜色“#19000 ...
分类:Web程序   时间:2018-01-27 11:35:20    阅读次数:201
背景颜色渐变
背景颜色线性渐变【 linear-gradient】 语法: background:linear-gradient(起点,起点颜色,过度色[可选],终点颜色); 起点:top是从上到下、left是从左到右,如果定义成left top,那就是从左上角到右下角。 过度色:可以插入多个,表示多种颜色的渐变 ...
分类:其他好文   时间:2018-01-27 00:48:10    阅读次数:181
GBDT 总结文档
在做阿里的o2o优惠券预测的时候学习了GBDT。听闻GBDT的威力,自然要学习学习。 接下来从以下几个方面记录下我对于GBDT的理解。 GBDT的用途,优势 GBDT的结构和算法流程 GBDT如何训练 Sklearn 的GBDT使用,参数意义 GBDT的用途,优势: GBDT(Gradient Bo ...
分类:其他好文   时间:2018-01-24 16:49:52    阅读次数:492
常用css
/** ie8支持透明度 **/rgba(0,0,0,0.4); // 不支持ie8filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.gradient(startColorstr=#19000000,endColorstr=#19000000);这个颜色“#19000 ...
分类:Web程序   时间:2018-01-23 13:11:02    阅读次数:209
让文字发出炫酷的光效果
.colorful { /* -webkit-mask-image: linear-gradient(to right, red, orange, yellow, green, cyan, blue, purple); */ background-image: linear-gradient(to ...
分类:其他好文   时间:2018-01-22 16:08:30    阅读次数:184
Spark2.0机器学习系列之6:GBDT(梯度提升决策树)、GBDT与随机森林差异、参数调试及Scikit代码分析
概念梳理 GBDT的别称 GBDT(Gradient Boost Decision Tree),梯度提升决策树。 GBDT这个算法还有一些其他的名字,比如说MART(Multiple Additive Regression Tree),GBRT(Gradient Boost Regression T ...
分类:其他好文   时间:2018-01-22 13:02:33    阅读次数:330
Machine Learning Week 1
1.Gradient Descent 2.Normal euqation 先介绍下什么是normal equation,如果一个数据集X有m个样本,n个特征。则如果函数为: 。数据集X的特征向量表示为: 先介绍下什么是normal equation,如果一个数据集X有m个样本,n个特征。则如果函数为 ...
分类:系统相关   时间:2018-01-21 16:31:07    阅读次数:222
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