機器學習2020 5 13上課筆記

2021-10-06 02:50:57 字數 431 閱讀 4842

梯度下降:全部訓練資料都參與運算,但計算量過大。

隨機梯度下降:隨機的選擇一組資料參與運算,雜訊敏感或更新太慢。

批梯度下降:隨機的選取m(m

缺點:容易收斂於區域性最優,因此初始點的選取至關重要。

解決的辦法:

模擬退火演算法

目標函式為凸函式(例如二次函式)

梯度下降法是 乙個無約束的優化。

學會調參:比如網路中節點過多過少的影響。

lbp:區域性二值模式

最大值,最小值和均值進行歸一化的魯棒性較差,對雜訊敏感。

魯棒性較好的:眾數,中位數,四分位

中心極限定理在理論上保證了我們可以只抽樣一部分的方法達到統計物件統計引數的目的。

給定乙個任意分布的總體,每次從這些總體中隨機抽取n個抽樣,一共抽m組,然後把這m組抽樣分別求出平均值,這些平均值的分布接近正態分佈。

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