Градиентный спуск — это алгоритм, который использует концепцию исчисления градиента, чтобы попытаться достичь локальных или глобальных минимумов. Он работает, беря отрицательное значение градиента в точке заданной функции и многократно обновляет эту точку, используя вычисленный отрицательный градиент, пока алгоритм не достигнет локального или глобального минимума, что приведет к тому, что будущие итерации алгоритма будут возвращать значения, которые равны или слишком близки к текущей точке. Он широко используется в приложениях машинного обучения.
Градиентный спуск — это алгоритм, который использует концепцию исчисления градиента, чтобы попытаться достичь локальных или глобальных минимумов. Он работает, беря отрицательное значение градиента в точке заданной функции и многократно обновляет эту точку, используя вычисленный отрицательный градиент, пока алгоритм не достигнет локального или глобального минимума, что приведет к тому, что будущие итерации алгоритма будут возвращать значения, которые равны или слишком близки к текущей точке. Он широко используется в приложениях машинного обучения.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tw
