提高你的机器学习理论 本书的作者是雅典大学和香港中文大学(深圳)机器学习和信号处理领域的教授西格尔斯 西奥多里蒂斯,就是经典著作《模式识别》的第一作者。本次阅读的书籍《机器学习:贝叶斯和优化方法》是该书的得二版,在2020年,华章分社就引入该书的英文版,本书一部有关机器学习的大部头著... (展开) ...
《机器学习:贝叶斯和优化方法(原书第2版)》,作者:机器学习:贝叶斯和优化方法(原书第2版)西格尔斯 著,出版社:机械工业出版社,ISBN:9787111692577。
5.1 Introduction.162 5.2 The Steepest Descent Method163 5.3 Application to the Mean-Square Error Cost Function167 5.3.1 The Complex-Valued Case175 5.4 Stochastic Approximation177 5.5 The Least-Mean-Squares Adaptive Algorithm179 5.5.1 Convergence and Steady-State Performanceof the LMS in Stationary En...
定价 ¥279.00 配送至 山东聊城市 至北京市东城区 服务 由“乐学者图书专营店”发货,并提供售后服务。 乐学者图书专营店 进入店铺收藏店铺 商品详情 开本:16开 纸张:胶版纸 包装:平装 是否套装:否 国际标准书号ISBN:9787111692577_6240 所属分类:图书>计算机/网络>人工智能>机器学习 ...
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在本文中,我们将介绍贝叶斯优化的基本原理和超参数搜索方法,并探讨它们在机器学习中的应用。 一、贝叶斯优化的基本原理 贝叶斯优化是一种优化框架,用于在有限的迭代次数内找到目标函数的最大或最小值。它通过对目标函数进行采样观察和建模来逼近最佳解。贝叶斯优化的基本原理可以概括为以下几步骤: 1.建立先验:在开始...
机器学习:贝叶斯和优化⽅法_Facebook如何使⽤贝叶斯优化 在机器学习模型中进⾏更好的实验 机器学习:贝叶斯和优化⽅法 重点 (Top highlight) I recently started a new newsletter focus on AI education. TheSequence is a no-BS( meaning no hype, no news etc) AI- focused newsletter that takes 5 ...