01_SVM之回顾梯度下降原理

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2023-01-13 01:47:20

课时名称	课时知识点
01_SVM之回顾梯度下降原理	介绍梯度下降原理，理解多维梯度下降原理过程

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01_SVM之回顾梯度下降原理02_SVM之回顾有约束的最优化问题03_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT几何解释04_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释05_SVM之回顾距离公式和感知器模型06_SVM之感知器到SVM的引入07_...

1. **Lecture 7.pdf** - 讲座7可能涉及到某项特定的機器學習主题，比如梯度下降法或支持向量机（SVM）。梯度下降是一种优化算法，常用于训练神经网络，而SVM是监督学习中的分类模型，通过找到最大间隔边界来实现分类...

微积分在机器学习中的应用主要体现在优化过程中，如梯度下降法用于最小化损失函数。无论是监督学习还是无监督学习，模型的训练过程通常涉及求解目标函数的极小值，这需要对微分和积分有深入理解。 4. **优化理论**...

逻辑回归是处理分类问题的重要模型，笔记可能涵盖逻辑函数、Sigmoid激活函数以及逻辑回归的代价函数和梯度下降实现。此外，神经网络作为深度学习的基础，可能会被介绍，包括前馈网络、反向传播算法以及多层感知器的...

在本项目中，可能会讲解如何构建梯度下降法来最小化损失函数，从而找到最佳的直线拟合数据点。 2. **逻辑回归**：逻辑回归是处理二分类问题的经典方法，通过sigmoid函数将线性回归的结果转换为0到1之间的概率。项目...

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