一、什么是正规方程梯度下降法计算参数最优解，过程是对代价函数的每个参数求偏导，通过迭代算法一步步更新，直到收敛到全局最小值，从而得到最优参数。正规方程是一次性求得最优解。...二、正规方程的使用举例如下：?这里4个样本，以及4个特征变量x1,x2,x3,x4，观测结果是y，在列代价函数的时候，需要加上一个末尾参数x0，如下：?...三、不可逆情况注意到正规方程有一个 求逆矩阵的过程，当矩阵不可逆，一般有两种原因：多余特征（线性相关）太多特征（例如：m≤n），解决办法：删除一些特征，或正则化其实，本质原因还是线性知识：首先，这是两个必要条件...= 0时可逆四、正规方程与梯度下降法的比较梯度下降法：缺点：需要选择学习率α需要多次迭代优点：当特征参数大的时候，梯度下降也能很好工作正规方程：缺点：需要计算 ，计算量大约是矩阵维度的三次方，复杂度高...特征参数大的时候，计算缓慢优点：不需要学习率α不需要多次迭代总结：取决于特征向量的个数，数量小于10000时，选择正规方程；大于10000，考虑梯度下降或其他算法。
当我们在求解梯度下降算法的时候，经常会用到正规方程来求解w的值，这个时候就用到正规方程来求解是最快的方法，但是正规方程又是怎么来的呢？...最后就可以得到我们正规方程的解啦！！
④最后阅读相关文献，发现将正规文法转为正规式可以用解联立方程组的思想进行实现，因此可以用MATLAB解符号函数的方法来写代码。
---- 我们家中摆放的物品大多是死气沉沉的。这些物件静静地待在那里，毫无生气地面对着它们的主人。
T.46: Require template arguments to be at least Regular or SemiRegular T.46:要求模板参数最少是正规或半正规的 Reason...半正规要求默认可构造。 Enforcement（实施建议） Flag types that are not at least SemiRegular. 标记连半正规都没有实现的类型。
答案是有的，可以用正规方程（Normal Equation）去求参数。 那么问题来了，什么是正规方程呢？这个方程长什么样子，就让我们来见识一下。 ?...这样通过正规方程就可以很容易地求出参数 θ（一定要注意，这里的参数 θ 是一个向量）。...既然求参数 θ 有两种方法，一个为梯度下降法，一个为正规方程，那么他俩之间一定会有优缺点，下表就是这两种方法的优缺点的对比： ?...当特征值 n 非常大时，正规方程工作效率低的原因是要求一个非常大的矩阵的逆矩阵。 提到逆矩阵，就会出现矩阵的不可逆性，如果我们遇到了矩阵不可逆该怎么办呢？...正规方程有两种情况会出现不可逆性，也就是这个矩阵无法得出。 ? 第一种情况：出现了两个相似的特征，这个两个特征可以用一个线性关系进行表示。
“正规”软件要求退出，杀毒软件者都有点不正规。因为原代码里面多多少少病毒！或者有不正规的采样:监控，监听，收集信息…反正通过不了杀毒软件是肯定有风险。...正规的软件要去正规的，“官方网站”进行下载… 一定要认准“官方”标志？他们的官方网站是通过正规认证机构“认证” 关于官方网站认证图标有哪些？...………………………………………… 建议大家下载正规的软件具有安全保障 ………………………………………… 注意:不正规的软件也可以下载，但是下载时请谨慎。...———————————————— 小白注意:特别是小白下载，无法判断是否正规下载下来。出来好多捆绑软件！建议小白下载“腾讯管家”软件管理，进行安全下载。
因此，著名的电子商务公司亚马逊提出了另一个算法——基于物品的协同过滤算法。 基于物品的协同过滤算法 （简称ItemCF）给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。...不过， ItemCF算法并不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度，它主要通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度。该算法认为，物品A和物品B具有很大的相似度是因为喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B。...从这句话的定义出发，我们可以用下面的公式定义物品的相似度： ? 这个公式惩罚了物品j的权重，因此减轻了热门物品会和很多物品相似的可能性。...假设物品分为两类——A和B， A类物品之间的相似度为0.5， B类物品之间的相似度为0.6，而A类物品和B类物品之间的相似度是0.2。...但如果归一化之后， A类物品之间的相似度变成了1， B类物品之间的相似度也是1，那么这种情况下，用户如果喜欢5个A类物品和5个B类物品，那么他的推荐列表中A类物品和B类物品的数目也应该是大致相等的。
该文章收录专栏 ✨— 机器学习 —✨ 专栏内容 ✨— 【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降 —✨ ✨— 机器学习】梯度下降之数据标准化 —✨ ✨— 第十届“泰迪杯“感谢学习总结—✨ 【机器学习...】 一、梯度下降 1.1 一个参数 1.2梯度下降核心方程 1.3学习率 1.4两个参数 1.5多个参数 1.6数据标准化 二、正规解法 2，1 使用场景和优缺点 2.2 正规方程（不可逆性）*...选读 正规方程法（最小二乘）与梯度下降法都是为了求解线性回归的最优参数，但是不同的是正规方程法只需要一步就可以得到代价函数最优点，而梯度下降则是迭代下降，看起来似乎正规方程法要好得多，但实际梯度下降使用场景更多...（后面所讲的正规方程解法就是直接令代价函数为0，求解 参数的） 1.2梯度下降核心方程 迭代求解方程 图片 其中 是学习率， 是对代价函数 求关于 的偏导数，由于只有一个参数（一阶...对正规解法来说，一般例子是对代价函数 求偏导数，令其为 0 便可以直接算出 最优参数 ,但大多数情况下 是一个多维向量(即有多个参数 ），此时代价函数 是关于 多维向量的函数，
伪代码实现，这里最终通过cos函数计算相似度 1.基于用户，需要一个用户相似度矩阵 首先要建立物品-用户集合的倒排索引 然后循环这个索引的所有用户，排除自己和自己，进行+1 Set<Entry<String...sparseMatrix[userID.get(user_u)][userID.get(user_v)] += 1; //计算用户u与用户v都有正反馈的物品总数...} } } 然后 cos计算 2.基于物品，协同过滤正好反过来，建立用户的相似矩阵 首先要建立用户-物品集合的倒排索引 然后循环这个索引的所有物品
RPG设计(物品锻造与Decorator模式) 2007-12-14 作者: 张子阳 分类: 设计与模式 引言 物品锻造是各类奇幻游戏中的常见功能，就拿众所周知的Diablo来说吧。...我们首先考虑到可以用继承来实现这样的设计，结果却发现如果我们需要定义所有嵌宝石的剑(Sword)，就需要3+6+7 = 16个类(NOTE：三个物品孔，每个孔都有 蓝、红、绿 三种选择，可以两个或者三个孔同一色...而这仅仅是开始，如果我们需要再添一种宝石，比如说白色，它可以附加诅咒的效果；或者我们需要给武器再添加一个物品孔，那么我们的类的数目将迅速的由十几个变成几十个。...随后我们使用复合(Composition)的方式来解决，又遇到新的问题：程序不易维护，每次添加新的宝石或者添加新的物品孔，都需要修改代码。最后，我们使用Decorator模式巧妙地解决了这个问题。
为解决以上限制，本文提出了一个物品语言模型，其由一个物品编码器和一个冻结的大语言模型组成，前者对用户交互信息进行编码以生成与文本对齐后的物品表示，后者用保留的预训练知识理解这些物品表示。...尽管可以用所有相关物品/用户来注释物品，或者用所有相关物品来注释用户，但是用户/物品的上下文可能很长，这将显著增加推理成本。...除了原始的“物品-文本”优化目标之外，还引入了“物品-物品”对比目标，其发挥正则化作用，并在生成的物品语言表示中编码协同浏览信息。上图(c)展现了“物品-物品”对比学习如何改善物品与文本间的对齐效果。...另外，还尝试了第一阶段训练损失的不同组合：1)仅使用“物品-文本”损失(ILM-IT)。(2)将“物品-文本”损失与“物品-物品”对比损失相结合(ILM-IT-II)。...(3)将“物品-文本”损失与“用户-物品”对比损失相结合(ILM-IT-UI)。
以及程序员日常会看的Github，我们会看很多各种各样的代码但是又不会全部下载，那这个插件就是可以让你在浏览器里面进行方便的阅读
新建数据集 SELECT * FROM 物品清单ORDER BY 行号 4. 添加表格控件 5.
在coursera上看了Andrew Ng的《Machine Learning》课程，里面讲到了正规方程(Normal Equation)，现在在此记录一下推导过程。...partial\theta}J(\theta)=0时，得到最合适\theta X^TX\theta=X^Ty 两边同时乘以 X^TX 的逆矩阵，得： \theta=(X^TX)^{-1}X^Ty 此即为正规方程
关于酒瓶的拍摄，首先我们先弄清楚所拍摄的酒瓶的材质，市面上酒瓶大致分为两类，不透明瓷器酒瓶、透明玻璃酒瓶。究其难点依然是反光、透光，拍摄重点依然放在灯光的布置上...
01电梯门 如何测试一个物品呢？测试工程师的经典面试题目之一，测试同学必须要知道怎么回答并且要答的漂亮，才能拿到理想的测试Offer，从此2020升职加薪、迎娶白富美、走上人生巅峰。...Maybe，HR美眉约你进行一场现场掰头面试，面试官大人乘电梯去接你的路上，无意中瞅到了身边的电梯，他们会随时拿来一个物品来问你，如何测试电梯？
炒期货是近一两年迅速火爆的一种投资。但在这股热潮中，不少虚假交易平台钻了管理的漏洞，它们号称是有着海外雄厚实力的投资公司，办公场地“高端、大气、上档次”。可是，...
，而且一般都是一些热门物品，对发现用户兴趣帮助也不大 基于物品的协同过滤就是根据用户历史行为来计算出物品之间的相似度，然后会用户推荐跟他消费过的物品类似的物品。...物品数量一般都比用户数少很多，所以物品相似度计算一般不会出现性能瓶颈 物品之间的相似度相对静态一点，因为物品之间的相似度变化不会很大 物品对应的消费者数量较大，所以物品矩阵的稀疏程度会好于用户矩阵 实现流程...生成物品向量 只考虑有用户消费过的物品，如果物品未被消费过，不生成向量 每个物品对应的向量的维度和用户数相同 每个物品向量的每个元素的取值可以是行为本身的布尔值，也可以是消费行为量化如时间长短、次数多少...相关推荐 相关推荐关心的是当前物品与推荐物品的相关性，所以针对每个物品，可以直接按照与该物品相似度倒排，然后取 Top N 即可。...sim(i,j) 表示物品 i 和 物品 j（当前用户 u 已消费的物品之一） 的相似度，r(u,j) 表示当前用户 u 对 物品 j 的评分。
基于用户的协同过滤），本次接着来看基于物品的协同过滤如何用python实现。 1 原理回顾 基于物品的协同过滤算法中心思想，就是给用户推荐与他们喜欢的商品类似的商品。...因此在实现过程中有如下几步： Step 1 ：将每个用户与他喜欢的物品建立一个对应表 （图片来自网络） Step 2：根据第一步中的对应表，建立物品间的关系矩阵C，然后再建立相似度矩阵W （图片来自网络...） 上图中矩阵C记录了同时喜欢两个物品的用户数，这样我们就可以得到物品之间的相似度矩阵W。...Step 3 ：根据物品相似度与用户历史行为进行推荐 2 python案例演示 这里使用用户对电影的打分数据进行案例演示： 数据初始化 原始数据记录了用户、电影及打分，通过初始化，将原始数据转化为字典形式...、物品关系矩阵C及相似度矩阵W，代码中分别为movie_popular，及过程中的itemSim和最终的itemSim。
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