1. 梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法是最早最簡單，也是最為常用的最優化方法。梯度下降法實現簡單，當目標函數是凸函數時，梯度下降法的解是全局解。一般情況下，其解不保證是全局最優解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的優化思想是用當前位置負梯度方向作為搜索方向 ...

機器學習基礎：Kmeans算法及其優化 CONTENT 算法原理 算法流程 算法優化 Kmeans++ Elkan Kmeans Mini Batch Kmeans 與KNN的區別 算法小結 sklearn代碼實踐 ...

，所以也被稱為“最速下降法”。最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。 在機器學習中，基於基本的梯度下 ...

集成學習(Ensemble Larning)本身不是一個單獨的機器學習算法，是通過構建並結合多個機器學習器來完成學習任務的思想。通常的集成學習的方法指的是同質個體學習器。同質個體學習器使用最多的模型是CART決策樹和神經網絡。按照個體學習器之間是否存在依賴關系可以分為兩類，第一個 ...

機器學習算法 什么是程序（Program） 計算機程序，是指為了得到某種結果而可以由計算機（等具有信息處理能力的裝置）執行的代碼化指令序列（或者可以被自動轉換成代碼化指令序列的符號化指令序列或者符號化語句序列）。 通俗講，計算機給人干活，但它不是人，甚至不如狗懂人的需要（《小羊肖恩 ...

轉載自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet 　　朴素貝葉斯： 　　有以下幾個地方需要注意： 　　1. 如果給出的特征向量長度可能不同，這是需要歸一化為通長度的 ...

優化算法 先導知識：泰勒公式 \[f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n \] 一階泰勒展開： \[f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0) \] 二階泰勒展開 ...

機器學習幾種常見優化算法介紹 https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/78949145 1. 梯度下降法（Gradient Descent） 2. 牛頓法 ...