摘要：
梯度下降法和随机梯度下降法 一、总结 一句话总结： 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）：在更新参数时使用所有的样本来进行更新 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）：求梯度时没有用所有的m个样本的数据，而是仅仅选取一个样本j来求梯度。 小 阅读全文
posted @ 2020-07-26 23:02
范仁义
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摘要：
legend3 栅格系统偏移问题 一、总结 一句话总结： 原因：因为激活类question_nav_active 多的两像素的边框使各个框的高度不一样了，所以造成元素偏移 解决方法：保持元素高度一样，或者放在不同的盒子里 二、栅格系统偏移问题 博客对应课程的视频位置： 1、现象 这是选中margin 阅读全文
posted @ 2020-07-26 22:58
范仁义
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摘要：
机器学习200725系列 1、线性回归实例 一、总结 一句话总结： 用的是sklearn库的linear_model，核心代码：linreg=LinearRegression() #一、加载数据集 pd.read_csv（"*****”） #二、分割数据集 train_test_split（） #三 阅读全文
posted @ 2020-07-26 22:54
范仁义
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