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东京大学_支持向量机核函数_mlgde是tensorflow社区与开发者的桥梁_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

东京大学_支持向量机核函数_mlgde是tensorflow社区与开发者的桥梁_中国AI数据

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在这个区间,所以说如果能可视化的话,那我们就可以非常直观的来求解这个,来搜索了一个最低点的w。 逃避的值,但是现实生活中往往都不能可视化,因为我们的x的维度是非常非常高的,导致我们这个大不了维度也非常非常高,因此我们很难在三维的一个图形中把loss function的函数曲线图画出来。大家可以看一下这个曲面是比较光滑的,而且是有一个固定的下降区间,就比如说你从任何一个点开始走,总会走到大概这个范围里面,你从这个点走一会,大概走到这个点,你从任何一个点都会走这个。因为他有一个全局级小姐,而且这个函数就像一只碗一样,也就是说你从网上任何一个点放滴滴水的话,这个水地总会顺着这个完毕,牛牛到这个网底,真的好像。叫做凸函数,对于突然说他有一门专门的学科去讲解怎么优化这个函数,它就叫做凸优化,感兴趣,对理论感兴趣的话可以去关注,可以稍微的去参考一下这方面的书籍,但是我们。让你算法一般来说对这方面的深入了解会少一点,我们就直接用现成的这些优化器就可以了,只要说这个函数即使是非凸函数,我们也能够找到一个,局部最小值,这个值小值。 那男人说根据我们的经验来说已经发现效果比较好了,因此我们即使是一个局
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