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上面利 初始化W，隨機(jī)w沿著負(fù)梯度方向迭代，更新后的w使得J(w)如果w維度是幾百維度，直接算SVD 上面這 其實(shí)很多時(shí)候大家最后人工智能做多了，就發(fā)現(xiàn)很多時(shí)候不要去糾結(jié)全局最優(yōu)，就像找伴侶怎么找的？你并不是在全球30億女性中找一個(gè)最好的，你一般是在你里面找一個(gè)，一個(gè)模型是我們只不過RidgeRidgeLassoLasso默認(rèn)情況下Ridge如果你懷 數(shù)特征有那么 Lasso會(huì)不穩(wěn)定，那么最 閾值為閾值為L(zhǎng)og類別KSoftmax類別KSoftmax如果K是2交叉熵可在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(機(jī)器學(xué)習(xí))中作為損失函數(shù)，p表示真實(shí)標(biāo)記的分布，q則為訓(xùn)練后的模型的預(yù)K交叉驗(yàn)證(Cross-validation)建模應(yīng)用中，例如PCR、PLS率如果訓(xùn)練分類器去檢 很多好 ， 如果監(jiān) 率，低準(zhǔn)確率，所以這里有0,00,01,10,1

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