交叉熵損失函數的梯度下降算法

2024-12-05

在機器學習和深度學習領域，交叉熵損失函數扮演著關鍵角色，特別是在分類問題中。它不僅被廣泛運用于神經網絡的訓練過程，而且通過衡量模型預測的概率分布與實際標簽分布之間的差異，指導著模型參數的優化路徑。 交 ...

梯度下降法的神經網絡容易收斂到局部最優，為什么應用廣泛？

2023-03-22

梯度下降法是神經網絡中最為常用的優化算法，它的主要思想是通過不斷迭代來調整神經網絡中的參數，從而使得損失函數逐漸逼近全局最小值。然而，由于神經網絡中存在大量的非凸性和高維度特征，因此梯度下降法容易收 ...

基于隨機梯度下降的矩陣分解推薦算法

2018-03-24

基于隨機梯度下降的矩陣分解推薦算法 SVD是矩陣分解常用的方法，其原理為：矩陣M可以寫成矩陣A、B與C相乘得到，而B可以與A或者C合并，就變成了兩個元素M1與M2的矩陣相乘可以得到M。 矩陣分解推薦的思想就是基于 ...

梯度下降法分析

2017-03-15

梯度下降法分析 梯度下降法的基本思想是函數沿著其梯度方向增加最快，反之，沿著其梯度反方向減小最快。在前面的線性回歸和邏輯回歸中，都采用了梯度下降法來求解。梯度下降的迭代公式為： \\(\\begin{aligned} ...

批量梯度下降與隨機梯度下降

2017-03-15

批量梯度下降與隨機梯度下降 下面的h(x)是要擬合的函數，J(theta)損失函數，theta是參數，要迭代求解的值，theta求解出來了那最終要擬合的函數h(theta)就出來了。其中m是訓練集的記錄條數，j是參數的個數。 ...

數據分析學習指南

2025-02-17

數據分析作為一門跨學科領域，融合了統計學、編程、業務理解和可視化技術。無論是初學者還是有一定經驗的從業者，系統化的學習路徑和實用的資源推薦都能幫助你更好地掌握這門技能。本文將為你提供一份詳細的學習指南 ...

數據分析師必須學的數學知識

2024-12-02

作為數據分析領域的探險者，我們時常需要穿越數字的迷霧，發現隱藏在數據背后的故事。而要成為一名優秀的數據分析師，數學知識無疑是我們的利劍和護身符。讓我們深入探討，了解數據分析師必須掌握的數學基礎，以助力 ...

數據科學家需要掌握哪些深度學習技能？

2024-06-04

作為數據科學家，深度學習是必不可少的技能之一。深度學習是機器學習領域的一個子領域，通過建立和訓練多層神經網絡來模擬人類大腦的工作原理。在數據科學的實踐中，掌握深度學習技能對于處理復雜的數據和解決現實世 ...

如何使用機器學習算法進行預測和優化？

2024-03-22

機器學習是一種通過訓練模型來自動從數據中學習規律和模式的方法。借助機器學習算法，我們可以對未來事件進行預測，并找到最佳解決方案以優化某些目標。這使得機器學習算法在眾多領域中都發揮著重要作用，包括金融 ...

如何使用機器學習進行分類和回歸預測？

2024-03-21

機器學習是一種利用統計學和計算機科學的方法，通過從數據中學習模式和關系來進行分類和回歸預測的技術。在本文中，我們將介紹使用機器學習進行分類和回歸預測的基本步驟和常見算法。 分類和回歸是機器學習中兩個最 ...

機器學習算法中常用的優化方法有哪些？

2024-02-23

在機器學習中，優化方法是為了找到參數的最佳值以使模型性能達到最優化的技術。這些方法可以幫助我們解決復雜的優化問題并提高模型的準確性和效率。下面將介紹一些常用的機器學習優化方法。 梯度下降法（Gradient ...

如何調參以優化機器學習模型的性能？

2023-12-11

調參是機器學習中優化模型性能的重要步驟。通過調整模型的超參數，我們可以尋找最佳組合來提高預測準確性和泛化能力。以下是一些優化機器學習模型性能的常用調參方法。 了解超參數：首先，要理解不同算法和模型的 ...

中級數據科學家如何提高模型精度？

2023-10-14

提高模型精度是中級數據科學家在工作中非常重要的任務之一。通過優化模型，我們可以更好地理解和預測數據，并為業務決策提供更準確的指導。下面將介紹一些方法，幫助中級數據科學家提高模型精度。 數據質量與特征 ...

有哪些機器學習算法適合分類問題？

2023-10-10

當涉及到分類問題時，有許多機器學習算法可以用于解決和預測不同類別的數據。這些算法可根據數據的特點、計算效率、模型復雜度等因素來選擇。以下是一些適合分類問題的常見機器學習算法。 邏輯回歸（Logistic Regr ...

數據分析師要學什么數學

2023-10-09

數據分析師需要學習哪些數學知識？ 一、統計學 統計學是數據分析的基礎，它為數據分析提供了數學基礎和統計分析方法。統計學包括描述性統計和推論性統計兩個部分。描述性統計用于總結和概括數據，推 ...

數據科學家需要具備哪些數學技能？

2023-09-25

數據科學家是當今數字時代中的重要角色之一。他們通過分析和解釋數據來揭示隱藏的見解和趨勢，從而為企業和組織做出決策提供支持。在這個領域中，數學技能是必不可少的工具之一。本文將探討數據科學家需要具備的數學 ...

數據分析中如何處理大規模數據集？

2023-09-25

處理大規模數據集是現代數據分析中的一項重要任務。隨著技術的進步，我們可以輕松地收集和存儲大量數據，但是如何高效地處理這些數據仍然是一個挑戰。在本文中，我將介紹一些常用的方法和技術，幫助您處理大規模數據 ...

如何在數據分析中處理大規模數據？

2023-09-07

在當今數字化時代，大規模數據成為了許多領域的常態。從社交媒體到物聯網設備以及傳感器，我們都能夠收集到龐大的數據集。然而，如何高效地處理和分析這些海量數據成為了數據科學家和分析師們面臨的重要挑戰之一。本 ...

如何用深度學習技術預測設備故障？

2023-09-04

在現代工業生產中，設備故障可能導致生產線停滯、成本增加以及損失產能等一系列問題。因此，準確地預測設備故障并采取適當的維護措施至關重要。近年來，深度學習技術的快速發展為設備故障預測提供了新的解決方案。 ...

如何在數據建模中使用統計學？

2023-07-11

在當今數據驅動的世界中，數據建模成為了決策制定和問題解決的關鍵工具。統計學作為一門科學，可以幫助我們從大量的數據中提取有用的信息，并進行準確的預測和推斷。本文將探討如何在數據建模中應用統計學的方法和技 ...