使用 istioctl 命令升级 Istio [实验中] 升级前置条件 升级步骤 降级前置条件 降级到 Istio 1.4 或更高版本的步骤 降级到 Istio 1.3.3 或更低版本的步骤 相关内容 使用 istioctl 命令升级 Istio [实验中] 以下信息描述了一个实验性功能，仅用于评估。 istioctl experime...

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7.2. 梯度下降和随机梯度下降 7.2.1. 一维梯度下降 7.2.2. 学习率 7.2.3. 多维梯度下降 7.2.4. 随机梯度下降 7.2.5. 小结 7.2.6. 练习 7.2.7. 参考文献 7.2. 梯度下降和随机梯度下降 在本节中，我们将介绍梯度下降（gradientdescent）的工作原理。虽然梯度下降在深度学习中很...

7.2 梯度下降和随机梯度下降 7.2.1 一维梯度下降 7.2.2 学习率 7.2.3 多维梯度下降 7.2.4 随机梯度下降 小结 参考文献 7.2 梯度下降和随机梯度下降 在本节中，我们将介绍梯度下降（gradient descent）的工作原理。虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用，但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可...

二、主成分分析 PCA 2.1 PCA 原理 2.1.1 坐标变换 2.1.2 重构误差 2.2 PCA 算法 2.3 性质 2.4 最大可分性 2.5 PCA 与 SVD 二、主成分分析 PCA 主成分分析Principal Component Analysis:PCA 是最常用的一种降维方法。 2.1 PCA 原理 2....

梯度下降算法 1 批量梯度下降算法 2 随机梯度下降算法 3 批随机梯度下降算法 参考文献 梯度下降算法   梯度下降（GD ）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路。 1 批量梯度下降算法   假设h(theta) 是要拟合的函数，J(theta) 是损失函数，这里theta 是要迭代求...

11.2 MDS算法 11.2 MDS算法 不管是使用核函数升维还是对数据降维，我们都希望原始空间样本点之间的距离在新空间中基本保持不变 ，这样才不会使得原始空间样本之间的关系及总体分布发生较大的改变。“多维缩放”（MDS） 正是基于这样的思想，MDS要求原始空间样本之间的距离在降维后的低维空间中得以保持 。 假定m个样本在原始空间中任意两两样...