四、牛顿法 四、牛顿法 梯度下降法有个缺陷：它未能利用海森矩阵的信息。 当海森矩阵的条件数较大时，不同方向的梯度的变化差异很大。 在某些方向上，梯度变化很快；在有些方向上，梯度变化很慢。 梯度下降法未能利用海森矩阵，也就不知道应该优先搜索导数长期为负或者长期为正的方向。 本质上应该沿着负梯度方向搜索。但是沿着该方向的一段区间内，如果导...

Deeplearning Algorithms tutorial KNN 算法背景 算法应用 优缺点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开...

6.3 从原始优化问题到对偶问题 6.3 从原始优化问题到对偶问题 对于上述得到的目标函数，求1/||w||的最大值相当于求||w||^2的最小值，因此很容易将原来的目标函数转化为： 即变为了一个带约束的凸二次规划问题，按书上所说可以使用现成的优化计算包（QP优化包）求解，但由于SVM的特殊性，一般我们将原问题变换为它的对偶问题 ，接着再对...

dragger_t 概述 函数 属性 dragger_cast 函数 dragger_create 函数 dragger_set_range 函数 x_max 属性 x_min 属性 y_max 属性 y_min 属性 dragger_t 概述 dragger控件。 目前主要用于scrollbar里的滑块。 ...

安装准备 获取安装源 发布包完整性校验 简介 前提条件 操作指导 物理机的安装要求 硬件兼容支持 最小硬件要求 虚拟机的安装要求 虚拟化平台兼容性 最小虚拟化空间要求 安装准备 介绍安装前需要考虑软硬件兼容性状况，以及相关的配置和准备工作。 获取安装源 在安装开始前，您需要获取openEuler的发布包和校验文件。 ...

二、梯度下降法 二、梯度下降法 梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种常见方法，优点是实现简单。 对于函数： ，假设输入 ，则定义梯度： 函数的驻点满足： 。 沿着方向 的方向导数directional derivative 定义为： 其中 为单位向量。 方向导数就是 。根据链式法则，它也等于 。 为了最小化 ...

2.7.4 特殊案例: 非线性最小二乘 2.7.4.1 最小化向量函数的基准 2.7.4.2 曲线拟合 2.7.4 特殊案例: 非线性最小二乘 2.7.4.1 最小化向量函数的基准 最小二乘法，向量函数基准值的最小化，有特定的结构可以用在scipy.optimize.leastsq() 中实现的Levenberg–Marquardt 算法 。...

窗口尺寸 1、窗口默认尺寸 2、窗口最小尺寸 3、全屏尺寸 窗口尺寸 360小程序打开后是独立窗口，小程序窗口尺寸需要注意以下3部分内容： 1、窗口默认尺寸； 2、窗口最小尺寸 ； 3、全屏尺寸； 窗口的设计源文件可以在“设计资源>视觉组件库”下载sketch源文件。 1、窗口默认尺寸 窗口默认尺寸为400 x 640，支持开发者...

一、代价函数 1.1 经验风险最小化 1.2 替代损失函数 一、代价函数 1.1 经验风险最小化 机器学习通常是间接的，需要优化的是测试集上的某个性能度量 。这个度量 通常很难直接求解，甚至难以直接建模优化。如：在图像目标检测问题中，常见的 就是mAP:mean average precision 。 普遍的做法是：希望通过降低代...

miniVideoRecord 概述 init params callback(ret, err) 示例代码 补充说明 可用性 open callback(ret, err) 示例代码 可用性 miniVideoRecord 来自于：开发者立即使用 Method init open 概述 miniVideoR...