Upload
Nâng cấp VIP
Trang chủ »Công Nghệ Thông Tin »
Cơ sở dữ liệu
28 trang
17 lượt xem
0
0

Bài giảng Học máy thống kê: Gradient giảm (Gradient Descent)

Bài giảng Học máy thống kê: Gradient giảm (Gradient Descent) nhắc lại kiến thức giải tích nhiều biến, đi sâu vào thuật toán Gradient Descent, Gradient Descent ngẫu nhiên và Mini-Batch Gradient Descent. Hiểu rõ thuật toán này là chìa khóa để tối ưu hóa hiệu suất mô hình của bạn. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

hoatrongguong03
15/05/2025
Share
/
28
Có thể bạn quan tâm
Bài giảng Học máy thống kê: Tổng quan về máy học
Bài giảng Học máy thống kê: Tổng quan về máy học
49 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Một dự án máy học
Bài giảng Học máy thống kê: Một dự án máy học
51 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Phân lớp và cách đánh giá bộ phân lớp
Bài giảng Học máy thống kê: Phân lớp và cách đánh giá bộ phân lớp
34 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Hồi quy tuyến tính (Linear Regression- Supervised learning)
Bài giảng Học máy thống kê: Hồi quy tuyến tính (Linear Regression- Supervised learning)
36 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Hồi quy logistic (Logistic Regression)
Bài giảng Học máy thống kê: Hồi quy logistic (Logistic Regression)
20 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Support Vector Machine (Máy véc tơ hỗ trợ)
Bài giảng Học máy thống kê: Support Vector Machine (Máy véc tơ hỗ trợ)
46 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Cây quyết định (Decision tree)
Bài giảng Học máy thống kê: Cây quyết định (Decision tree)
25 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Mô hình máy học kết hợp (Ensemble Learning)
Bài giảng Học máy thống kê: Mô hình máy học kết hợp (Ensemble Learning)
54 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Gán nhãn dữ liệu
Bài giảng Học máy thống kê: Gán nhãn dữ liệu
61 trang
Cải thiện hiệu quả của mô hình học máy thống kê bởi luật kết hợp và ứng dụng trong bài toán khử nhập nhằng nghĩa từ tiếng Việt
Cải thiện hiệu quả của mô hình học máy thống kê bởi luật kết hợp và ứng dụng trong bài toán khử nhập nhằng nghĩa từ tiếng Việt
4 trang
Đề thi kết thúc học phần học kì 1 môn Toán cao cấp năm 2021-2022
Đề thi kết thúc học phần học kì 1 môn Toán cao cấp năm 2021-2022
2 trang
Đề cương chi tiết học phần Mô hình tài chính (Hệ đào tạo Đại học – Ngành: Tài chính - Ngân hàng) - Trường Đại học Kinh tế Nghệ An
Đề cương chi tiết học phần Mô hình tài chính (Hệ đào tạo Đại học – Ngành: Tài chính - Ngân hàng) - Trường Đại học Kinh tế Nghệ An
19 trang
Một số bất đẳng thức về lỗi phân lớp đối với bài toán phân lớp nhị phân
Một số bất đẳng thức về lỗi phân lớp đối với bài toán phân lớp nhị phân
4 trang
Sự hội tụ của hàm lồi mạnh và hàm trơn
Sự hội tụ của hàm lồi mạnh và hàm trơn
7 trang
Thực hành Toán cao cấp - Chương 6: Hàm số, dãy và một số ứng dụng
Thực hành Toán cao cấp - Chương 6: Hàm số, dãy và một số ứng dụng
21 trang
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu học máy thống kê cho phân tích quan điểm
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu học máy thống kê cho phân tích quan điểm
30 trang
Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Nghiên cứu ứng dụng mô hình học sâu trong phát hiện xâm nhập mạng
Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Nghiên cứu ứng dụng mô hình học sâu trong phát hiện xâm nhập mạng
60 trang
Báo cáo môn Học máy thống kê: Stock price prediction
Báo cáo môn Học máy thống kê: Stock price prediction
44 trang
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Phương pháp nâng cao chất lượng tiếng nói có nhiễu dùng học máy thống kê bằng mô hình pha trộn Gaussian
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Phương pháp nâng cao chất lượng tiếng nói có nhiễu dùng học máy thống kê bằng mô hình pha trộn Gaussian
68 trang
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Phát hiện câu chứa gợi ý trên diễn đàn trực tuyến sử dụng mạng Nơ-Ron
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Phát hiện câu chứa gợi ý trên diễn đàn trực tuyến sử dụng mạng Nơ-Ron
68 trang

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

Zalo/Tel:

093 303 0098

Email:

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Layer 1

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok

Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà. ©2025 Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na.
Địa chỉ: 54A Nơ Trang Long, P. Bình Thạnh, TP.HCM - Điện thoại: 0283 5102 888 - Email: info@tailieu.vn
Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015