Tôi đã học được độ dốc gốc thông qua các tài nguyên trực tuyến (cụ thể là học máy tại coursera). Tuy nhiên, thông tin được cung cấp chỉ cho biết để lặp lại gradient gốc cho đến khi nó hội tụ. Định ngh
Tôi đang tìm cách chạy tối ưu hóa độ dốc gốc để giảm thiểu chi phí của việc khởi tạo biến. Chương trình của tôi rất tốn kém về mặt tính toán, vì vậy tôi đang tìm kiếm một thư viện phổ biến với việc tr
Tôi sẽ viết mã dự án CUDA tương đối lớn đầu tiên của tôi là Tối ưu hóa độ dốc gốc cho mục đích học máy. Tôi muốn nhận được lợi ích từ sự khôn ngoan của đám đông về một số chức năng bản địa hữu ích của
def gradient(X_norm,y,theta,alpha,m,n,num_it):
temp=np.array(np.zeros_like(theta,float))
for i in range(0,num_it):
h=np.dot(X_norm,theta)
#temp[j]=theta[j]-(alpha/m)*( np.sum((h-