基于随机梯度下降的矩阵分解推荐算法

2018-03-24

基于随机梯度下降的矩阵分解推荐算法 SVD是矩阵分解常用的方法，其原理为：矩阵M可以写成矩阵A、B与C相乘得到，而B可以与A或者C合并，就变成了两个元素M1与M2的矩阵相乘可以得到M。 矩阵分解推荐的思想就是基于 ...

批量梯度下降与随机梯度下降

2017-03-15

批量梯度下降与随机梯度下降 下面的h(x)是要拟合的函数，J(theta)损失函数，theta是参数，要迭代求解的值，theta求解出来了那最终要拟合的函数h(theta)就出来了。其中m是训练集的记录条数，j是参数的个数。 ...

机器学习算法中常用的优化方法有哪些？

2024-02-23

在机器学习中，优化方法是为了找到参数的最佳值以使模型性能达到最优化的技术。这些方法可以帮助我们解决复杂的优化问题并提高模型的准确性和效率。下面将介绍一些常用的机器学习优化方法。 梯度下降法（Gradient ...

中级数据科学家如何提高模型精度？

2023-10-14

提高模型精度是中级数据科学家在工作中非常重要的任务之一。通过优化模型，我们可以更好地理解和预测数据，并为业务决策提供更准确的指导。下面将介绍一些方法，帮助中级数据科学家提高模型精度。 数据质量与特征 ...

数据分析中如何处理大规模数据集？

2023-09-25

处理大规模数据集是现代数据分析中的一项重要任务。随着技术的进步，我们可以轻松地收集和存储大量数据，但是如何高效地处理这些数据仍然是一个挑战。在本文中，我将介绍一些常用的方法和技术，帮助您处理大规模数据 ...

如何在数据分析中处理大规模数据？

2023-09-07

在当今数字化时代，大规模数据成为了许多领域的常态。从社交媒体到物联网设备以及传感器，我们都能够收集到庞大的数据集。然而，如何高效地处理和分析这些海量数据成为了数据科学家和分析师们面临的重要挑战之一。本 ...

如何用深度学习技术预测设备故障？

2023-09-04

在现代工业生产中，设备故障可能导致生产线停滞、成本增加以及损失产能等一系列问题。因此，准确地预测设备故障并采取适当的维护措施至关重要。近年来，深度学习技术的快速发展为设备故障预测提供了新的解决方案。 ...

如何管理和处理大规模数据集？

2023-07-04

管理和处理大规模数据集是当今数据驱动世界中的重要课题。随着技术进步和互联网的普及，各种组织和企业都能够轻松地收集和存储大量数据。然而，管理和处理这些庞大数据集需要一定的策略和工具。在本文中，将探讨如何 ...

如何高效地处理大规模数据集？

2023-07-04

高效处理大规模数据集是现代数据分析和机器学习的关键挑战之一。随着数据量的快速增长，传统的处理方法往往无法满足需求。为了充分利用大规模数据集的潜力，以下是一些高效处理大规模数据集的方法。 首先，使用合适 ...

如何预测患者病情发展趋势？

2023-06-28

在医疗领域，预测患者病情发展趋势是一个非常重要的任务。通过准确地预测病情发展，医生能够采取更好的治疗决策，从而提高治疗效果和患者的生存率。本文将介绍一些常用的方法和技术，帮助医生预测患者病情发展趋势。 ...

如何选择适当的算法？

2023-06-15

选择适当的算法是数据科学和机器学习中至关重要的一个步骤。它决定了我们最终将使用哪种方法来分析和处理数据，以及对模型进行训练和预测。在本文中，我们将介绍如何选择适当的算法，并提供一些常见的算法选择标准。 ...

tensorflow中的tensorboard可视化中的准确率损失率曲线，为什么有类似毛刺一样？

2023-04-13

TensorBoard 是 Tensorflow 提供的一个可视化工具，可以方便地展示模型训练和评估的各种指标，如准确率和损失率等。在 TensorBoard 中，我们经常会看到一些图表中出现类似毛刺一样的波形，这是为什么呢？ 首先，需要 ...

深度神经网络是如何训练的？

2023-04-11

深度神经网络是一种强大的机器学习模型，可以用于各种任务，例如图像分类、语音识别和自然语言处理。但是，训练深度神经网络可以是一个复杂的过程，需要考虑许多因素，例如网络结构、损失函数和优化算法。 网络结构 ...

为什么训练好的lstm模型每次输出的结果不一样？

2023-04-03

LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），其能够处理序列数据并在某种程度上解决梯度消失和梯度爆炸问题。训练好的LSTM模型在使用时，每次输出的结果可能会 ...

神经网络训练结果不稳定可能是什么原因？有什么解决办法？

2023-04-03

神经网络是一种强大的机器学习模型，可用于各种任务。然而，在训练神经网络时，我们可能会遇到结果不稳定的情况，这意味着在同样的数据集和超参数下，神经网络的性能可能会有很大的差异。本文将探讨神经网络训练结果 ...

sklearn 中的模型对于大数据集如何处理?

2023-03-31

Scikit-learn (sklearn) 是一个广泛使用的 Python 机器学习库，提供了许多现成的算法和工具来解决各种任务。在处理大型数据集时，sklearn 提供了一些有用的方法和技术来减轻计算负担并提高效率。 当面对大型数据集时 ...

如果一个神经网络的总loss＝loss1＋loss2，那么这个网络是如何反向传递更新loss1的呢?

2023-03-31

在神经网络中，我们通常使用反向传播算法来训练模型。该算法的目的是通过计算误差函数关于参数梯度来更新网络参数，以最小化误差。 在一个神经网络总loss=loss1+loss2的情况下，我们需要确定如何反向传播和更新loss1 ...

如何用神经网络实现连续型变量的回归预测？

2023-03-22

神经网络是一种强大的机器学习工具，已被广泛应用于各种预测和分类问题。其中一个常见的应用是使用神经网络进行连续型变量的回归预测。本文将介绍如何使用神经网络完成这个任务。 数据准备 首先，我们需要准备数据 ...

卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么？

2023-03-22

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是两种常见的神经网络架构。它们有许多共同点，但在某些方面也有区别。 首先，卷积神经网络主要用于图像识别和计算机 ...

PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？

2023-03-22

在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，我们通常需要手动将梯度清零。这是因为PyTorch中的自动求导机制（Autograd）会自动计算每个张量的梯度，并将其累加到张量的.grad属性中。如果不手动将梯度清零，那么每次反 ...