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【python基础教程笔记（六）】数据库操作

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数据库操作 Python3中连接数据库的方式有很多，而且十分的方便简单。在《python基础教程（第三版）》中关于这一节使用了SQLite数据库，而在我们实际使用过程中，可能更加倾向于使用SqlServer，MySQL等&#xff…
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redis的持久化相关操纵

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一.redis数据持久化(数据保存在硬盘上) 1. 关系型数据库Mmysql持久化　　任何增删改语句都是在硬盘上操作(安全)　　断电,硬盘上数据还在2.非关系型数据库　　默认所有的增删改都是在内存中操作(高效不安全)　　断电以后内存数据不存在　　断电以后redis部分数据会丢失:丢失的数…
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python列表基础操作

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Python列表基本操作 记住一句话，叫做顾首不顾尾 首先我们来定义一个列表 name ["jixuege","dajiba","boduoye","cangjinkong","youtianai"] 接下来，我们就对这个列表来进行一系列的操作 1、切片 取值…
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Django 中给类绑定名称的问题

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在 Django 中，有一个视图函数需要根据某些条件来决定使用哪种表单。 有两个表单如下： class OpenExtraForm(forms.ModelForm):class Meta:model Extradef __init__(self, *args, **kwargs):super(OpenExtraForm, self).__init__(*args, **kwargs)sel…
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Kaggle Top1% 是如何炼成的！

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↑↑↑关注后"星标"Datawhale 每日干货 & 每月组队学习，不错过 Datawhale干货 作者：吴晓晖，中山大学硕士 原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27424282 不知道你有没有这样的感受，在刚刚入门机器学…
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GD\BGD\SGD

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在讨论GBDT前，先来看看什么是GD，BGD和SGD GD（Gradient Descent，梯度下降）: 求损失函数最小值：梯度下降；求损失函数最大值：梯度上升。 假设线性模型： 其中θ是参数。 …
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梯度下降之BGD、SGD和MBGD总结对比

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批梯度下降(BGD, batch gradient descent)，计算公式如下，每次梯度下降往样本总体损失函数减少的方向更新. 优点：以梯度下降最快的方向收敛。 缺点：每次更新参数都要计算全部样本，计算量很大，尤其当样本数量…
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BGD,SGD,MBGD

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文章目录 批量梯度下降BGD随机梯度下降SGD小批量梯度下降MBGD 一般线性回归函数的假设函数为: 批量梯度下降BGD 对所有的参数求均方误差 损失函数： 随机梯度下降SGD #更新单个参数，对单个参数求均方误差 小批量梯度下降MBGD 顾名思义。
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SGD、BGD以及负梯度

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梯度下降举例子推导过程 https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e 是loss函数，对上一级的输入求导（可以是单变量的，也可以的是多变量的），然后输出是输入减去梯度 减去（负号）是因为求导是梯度上…
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梯度下降：BGD、SGD、mini-batch GD介绍及其优缺点

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引言 梯度下降：两个意思， 根据梯度（导数）的符号来判断最小值点x在哪；让函数值下降（变小）。简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法，它利用梯度信息，通过不断迭代调整参数来寻找合适的目标值。 其共有三种： BGD,batch gradient descent:批量梯度下降SGD,stochasti…
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梯度下降总结(BGD ,SGD, MBGD)

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1. 从梯度下降开始 这两天学习了机器学习课程的第二课，课程内容是围绕梯度下降展开的，下面就我的学习内容做一个总结。 什么是梯度下降？梯度下降 (Gradient Decent) 是优化算法的一种，其思想是让损失函数沿着梯度的方向下降， 以最快的速度取到最小值。为啥是沿梯度的方向…
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机器学习_梯度下降法（BGD、SGD、MBGD）

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除了最小二乘法求解损失函数之外，梯度下降法是另一种求解损失函数的方法。 梯度下降的直观理解，先用一个例子说明： 假设找凸函数yx**2的最小值，通过迭代的方式，假设x2时，y4，x0.8时，y…
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[Machine Learning] 梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD

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来源：信息网络工程研究中心本文约1100字，建议阅读5分钟 本文为你介绍常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式。 1. 批量梯度下降法BGD2. 随机梯度下降法SGD3. 小批量梯度下降法MBGD4. 总结 在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法…
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【代码】优化算法BGD、SGD、Momentum、Adam算法python实现

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目前优化算法主要用的就是梯度下降算法，在原始梯度下降的基础上变化出很多更加优秀的算法。发展历史为：BGD ⇒ \Rightarrow ⇒ SGD ⇒ \Rightarrow ⇒ SGDM ⇒ \Rightarrow ⇒ NAG ⇒ \Rightarrow ⇒ AdaGrad ⇒ \Rightarrow ⇒ AdaDelta ⇒ \Righ…
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BGD、SGD以及MBGD

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三种梯度下降的方法用于更新参数，也就是当前参数等于上一时刻参数减去学习率乘以梯度。 θ j : θ j − α ∂ ∂ θ j J ( θ ) \theta_{j} :\theta_{j}-\alpha \frac{\partial}{\partial \theta_{j}} J(\theta) θj​:θj​−α∂θj​∂​J(θ) 三种方法的不同…
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梯度下降法（GD、SGD、BGD、MINI-BGD）

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1、梯度下降法（Gradient Descent Algorithm） 梯度下降法，类似于贪心算法，只考虑当下，一般找到的是局部最优解。在深度学习中，大量使用梯度下降法，因为神经网络中损失函数并没有特别多的局部最优…
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批量梯度下降(BGD）、小批量梯度下降（MBGD）和随机梯度下降（SGD)的基本解释，以及优缺点

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梯度下降方法 1. 批量梯度下降（BGD）：2. 小批量梯度下降（MBGD）：3. 随机梯度下降（SGD）： 三种梯度下降方法分别是 批量梯度下降（Batch Gradient Descent&#x…
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鸢尾花数据集使用三种梯度下降MGD、BGD与MBGD

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