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LL算法的分类学问题
、、、、
我正在研究上下文无关语法，我被困在第一步:理解自上而下的解析算法是如何构造的。
但不知道如何把它们联系起来。因此，请回答以下问题：
预测<e
浏览 1提问于2013-12-23得票数 2
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我在制作梯度下降算法时遇到了麻烦 我必须完成"for _ in range(max_iter):“但是，我不知道numpy..。所以我不知道我应该添加什么代码，你能帮我填补这个空白吗？
浏览 6提问于2019-04-28得票数 0
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梯度下降算法
、、
这是我在梯度下降算法上的工作#include<math.h>using namespace std;int main()
}
上面的代码警告我从双精度型到浮点型的转换不正确
浏览 2提问于2012-04-11得票数 1
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我有一个算法，我用在我的工作，但我需要一个名称。我很好奇，这种类型的算法是否存在于文献中。我们还没有在文献中找到这个操作的定义。有什么建议吗？
浏览 5提问于2013-11-04得票数 5
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文档指向，它说：
所以在spark.mllib中有和。
浏览 0提问于2018-04-20得票数 0
我有一个包含1%正类 (1's) 和99%负数 (0's)的数据，并且我正在使用Pyspark中的Logistic回归。我在上讨论了处理不平衡数据集的问题，解决方案是添加一个weightCol，就像它在链接中提供的答案中所说的那样，以便告诉模型将更多的注意力集中在1上，因为那里的数据比较少。
浏览 2提问于2019-05-06得票数 1
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下面是我为计算复杂函数的最小值而编写的代码。代码使用增量最陡下降算法，该算法使用梯度来查找最陡下降的直线，并使用启发式公式来查找沿这条直线的最小值。该算法应该遍历一个函数并找到一个局部极小值，通常可以通过多次运行该算法来找到全局最小值。" << avg_time / trials << "\n\n";
}绝对最小值为:
浏览 0提问于2016-02-17得票数 2
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目前，python有一个集成的随机算法：
这个函数产生一个从0到x的随机数，到目前为止还不错。问题是，我希望这个算法在某种程度上起作用，0有更大的下降机会，然后一直下降到x，就像一个半高斯曲线，这里的平均值不是在中间，而是0。我还在想指数下降而不是线性。这种算法是否存在于python中？
浏览 1提问于2014-12-07得票数 0
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我想要构建一个算法，根据平均速度来调整线程数。也许存在这样一个API。请给我任何说明或代码示例，说明如何实现这样的算法。
谢谢
浏览 4提问于2013-11-24得票数 4
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我试图实现梯度下降算法，以最小化多个线性算法的代价函数。我正在使用吴家富在机器学习课上解释的概念。我用的是八度。然而，当我试图执行代码时，它似乎无法提供解决方案，因为我的θ值计算为"NaN“。我已经附加了成本函数代码和梯度下降代码。有人能帮忙吗。.^2);梯度下降码：
function [theta, J_history] = gradientDescentMulti(X, y, theta, alpha,
浏览 0提问于2018-08-17得票数 3
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这两种情况看起来是独立工作的，我的意思是，当反向传播算法本身找到最优权重时，我们不需要一个学习速率参数本身。
我的理解正确吗？如果我错了，请纠正我。
浏览 0提问于2020-09-19得票数 0
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IdentifierPart 't'IdentiiferStart 'i' 'g'
我想写一个递归下降算法来完成这个任务现在，我有两个选项，要么使用回溯编写递归下降解析器，要么编写预测递归下降解析器。它们都是而不是表驱动器解析器。但是，我已经读过，对于带有回溯的递归下降，我需要消除左递归。问题中的语法似乎是递归的。那么，我要么需要重构语法，要么需要
浏览 6提问于2017-10-13得票数 0
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我目前正在使用ScikitLearn中的两个类处理一个分类问题，其中有求解器adam和激活relu。为了探索我的分类器是否存在高偏差或高方差，我用Scikitlearns内置函数绘制了学习曲线：
应该是这样的吗？我认为学习曲线是根据独立于任何批次/时代的训练数据来处理准确性分数的吗？对于批处理方法，我真的可以使用这个内置函数吗？如果是，我应该选择哪个批次大小(训练示例的整批或批次size=数或两者之间的某个部分)，以及从中得到什么诊断？或者你通常如何诊断神经网络分类器的偏差/方差问题？
浏览 1提问于2019-03-26得票数 1
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在时代里用过多少次后盾？
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据我所知，对于使用梯度下降的算法，我们必须多次将数据传递给算法，这样才能找到最优解。因此，一个时代意味着前向-反向支柱(以及用梯度下降更新权重)只进行一次，为了找到最小值，我们需要运行更多次的算法？
浏览 0提问于2020-02-25得票数 5
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我目前正在处理股票市场分析，并试图找到一种快速算法，使我能够计算出在给定数据集中的最大价格下降，我认为这是一个很好的算法问题。因此，投入将是股票的价格在一个特定的时间间隔，输出将是最大的所有价格下降。提前感谢
浏览 3提问于2020-05-21得票数 1
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