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简述 共轭梯度法是利用目标函数的梯度逐步产生 共轭方向 并将其作为搜索方向的方法。 共轭梯度法是针对二次函数 f ( x ) = 1 2 x T Q x + b T x + c , x ∈ R n f(x)=frac{1}{2}x^TQx+b^Tx+c,x in R^n f ( x ) = 2 1 x T Q x + b T x + c , x ∈ R n 的 无约束优化问题 。此方法具有 存储变量少 和 收敛速
本文教程均来自b站【小白也能听懂的人工智能原理】，感兴趣的可自行到b站观看。 本文【原文】章节来自课程的对白，由于缺少图片可能无法理解，故放到了最后，建议直接看代码（代码放到了前面）。 dataset.py 事实上三种方法的效果图是差不多的，所以只放出两张图 上一
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考虑二分类问题，其中每个样本由一个特征向量表示。 直观理解：将特征向量 x text{x} x 映射到一个实数 w T x text{w}^Ttext{x} w T x 一个正的值 w T x text{w}^Ttext{x} w T x 表示 x text{x} x 属于正类的可能性较高。 一个负的值 w T x text{w}^Ttext{x} w T x 表示 x text{x} x 属于负类的可能性
编译环境：PyCharm 特征选择和特征抽取都减少了数据的维度(降维)，但是特征选择是得到原有特征的子集，特征抽取是将原有特征结果函数映射转化为新的特征。 特征抽取分为无监督特征抽取和有监督特征抽取。 无监督 ： 没有标签 PCA降维 ( 主成分分析 )基本思想：构造一系
换一个评价指标，特征排序结果就会不一样，甚至同样的数据同样的方法多次执行得到的结果也不是完全一样，特征筛选这件事见仁见智，要理性看待，但确实可以提供一种交叉验证的角度。 使用梯度提升算法的好处是在提升树被创建后，可以相对直接地得到每个特征的重要
机器学习算法是一种基于数据和经验的算法，通过对大量数据的学习和分析，自动发现数据中的模式、规律和关联，并利用这些模式和规律来进行预测、分类或优化等任务。机器学习算法的目标是从数据中提取有用的信息和知识，并将其应用于新的未知数据中。 机器学习算法
前向传播 是指将输入数据从输入层开始经过一系列的权重矩阵和激活函数的计算后，最终得到输出结果的过程。在前向传播中，神经网络会将每一层的输出作为下一层的输入，直到输出层得到最终的结果。 反向传播 是指在神经网络训练过程中，通过计算损失函数的梯度，将
前向传播和反向传播 都是神经网络训练中常用的重要算法。 前向传播 是指将输入数据从输入层开始经过一系列的权重矩阵和激活函数的计算后，最终得到输出结果的过程。在前向传播中，神经网络会将每一层的输出作为下一层的输入，直到输出层得到最终的结果。 反向传播
图片特征向量是一种用于描述图片内容的数学表示，它可以反映图片的颜色、纹理、形状等信息。图片特征向量可以用于做很多事情，比如图片检索、分类、识别等。 本文将介绍图片特征向量的提取以及相似度的计算，并使用C#来实现它们。 文章开始前，我们先来简单了解一
