1. 梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向 ...

机器学习基础：Kmeans算法及其优化 CONTENT 算法原理 算法流程 算法优化 Kmeans++ Elkan Kmeans Mini Batch Kmeans 与KNN的区别 算法小结 sklearn代码实践 ...

，所以也被称为“最速下降法”。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。 在机器学习中，基于基本的梯度下 ...

集成学习(Ensemble Larning)本身不是一个单独的机器学习算法，是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务的思想。通常的集成学习的方法指的是同质个体学习器。同质个体学习器使用最多的模型是CART决策树和神经网络。按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类，第一个 ...

机器学习算法 什么是程序（Program） 计算机程序，是指为了得到某种结果而可以由计算机（等具有信息处理能力的装置）执行的代码化指令序列（或者可以被自动转换成代码化指令序列的符号化指令序列或者符号化语句序列）。 通俗讲，计算机给人干活，但它不是人，甚至不如狗懂人的需要（《小羊肖恩 ...

转载自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet 　　朴素贝叶斯： 　　有以下几个地方需要注意： 　　1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的 ...

优化算法 先导知识：泰勒公式 \[f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n \] 一阶泰勒展开： \[f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0) \] 二阶泰勒展开 ...

机器学习几种常见优化算法介绍 https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/78949145 1. 梯度下降法（Gradient Descent） 2. 牛顿法 ...