JavaShuo
欄目
標籤
人工智能之數學(三) ------ 凸優化
時間 2020-12-29
原文
原文鏈接
一.機器學習中的優化問題 損失函數 : 模型與實際數據匹配程度越好,損失函數就越小,如果相差較大,損失函數也會相對比較大 正則化函數 : 模型很複雜,對於訓練數據擬合性很好,但是對於未見過的數據擬合較差,因此可通過正則化的函數控制模型的複雜度,避免模型過於擬合訓練數據,對於新來的數據有泛化的能力 實例 : 數學優化的形式化:通過數學的建模來求解問題,數學的優化可歸納成標準形式,入下圖所示: 首先需
>>阅读原文<<
相關文章
1.
人工智能與機器學習---凸優化基礎
2.
凸優化學習(三)——凸函數
3.
凸優化-非凸優化
4.
個人凸優化學習之路
5.
數學基礎(三)——凸優化
6.
人工智能之數學基礎
7.
數學之美:凸優化問題
8.
人工智能向通用人工智能的躍遷之三
9.
自動化、人工智能、智能三者之間的區別
10.
數學優化入門:凸優化
更多相關文章...
•
SEO - 搜索引擎優化
-
網站建設指南
•
Spring實例化Bean的三種方法
-
Spring教程
•
互聯網組織的未來:剖析GitHub員工的任性之源
•
PHP開發工具
相關標籤/搜索
人工智能
人工智能哲學
智能工廠
工業智能
性能優化
凸凸
人工智能之學術搜索
商業智能VS人工智能
智能
Redis教程
MySQL教程
MyBatis教程
開發工具
初學者
學習路線
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
《給初學者的Windows Vista的補遺手冊》之074
2.
CentoOS7.5下編譯suricata-5.0.3及簡單使用
3.
快速搭建網站
4.
使用u^2net打造屬於自己的remove-the-background
5.
3.1.7 spark體系之分佈式計算-scala編程-scala中模式匹配match
6.
小Demo大知識-通過控制Button移動來學習Android座標
7.
maya檢查和刪除多重面
8.
Java大數據:大數據開發必須掌握的四種數據庫
9.
強烈推薦幾款IDEA插件,12款小白神器
10.
數字孿生體技術白皮書 附下載地址
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
人工智能與機器學習---凸優化基礎
2.
凸優化學習(三)——凸函數
3.
凸優化-非凸優化
4.
個人凸優化學習之路
5.
數學基礎(三)——凸優化
6.
人工智能之數學基礎
7.
數學之美:凸優化問題
8.
人工智能向通用人工智能的躍遷之三
9.
自動化、人工智能、智能三者之間的區別
10.
數學優化入門:凸優化
>>更多相關文章<<