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来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
基于梯度下降算法求解线性回归
= 1500; float learningRate = 0.1f; float[] theta = new float[2]; Arrays.fill(theta, 0); float[] hmatrix = new float[items.size()]; Arrays.fill(hmatrix, 0); int k=0; float s1 = 1.0f / items.size(); float sum1=0, sum2=0; for(int i=0; i<repetion; i++) { for(k=0; k<items.size(); k++ ) { hmatrix ]*items.get(k).x) - items.get(k).y); } for(k=0; k<items.size(); k++ ) { sum1 += hmatrix [k]; sum2 += hmatrix[k]*items.get(k).x; } sum1 = learningRate*s1*sum1; sum2
805110发布于 2018-04-04
来自专栏深度学习和计算机视觉
基于梯度下降算法求解线性回归
repetion = 1500; float learningRate = 0.1f; float[] theta = new float[2]; Arrays.fill(theta, 0); float[] hmatrix = new float[items.size()]; Arrays.fill(hmatrix, 0); int k=0; float s1 = 1.0f / items.size(); float sum1 =0, sum2=0; for(int i=0; i<repetion; i++) { for(k=0; k<items.size(); k++ ) { hmatrix[k] = theta[1]*items.get(k).x) - items.get(k).y); } for(k=0; k<items.size(); k++ ) { sum1 += hmatrix [k]; sum2 += hmatrix[k]*items.get(k).x; } sum1 = learningRate*s1*sum1; sum2 = learningRate
65920发布于 2021-08-05
来自专栏育种数据分析之放飞自我
【康普森GS专栏】基因组选择中构建H矩阵需要设置哪些参数?
提取A11, A12, A21, A22 根据对角线和非对角线方程组, 计算a和b 将相关参数加进去, 构建H逆矩阵 function hmatrix_julia_adjust(id_full,id_geno
1.8K20发布于 2019-06-13
来自专栏杨熹的专栏
用 RNN 训练语言模型生成文本
if tstep > 0: scope.reuse_variables() RNN_H = tf.get_variable( 'HMatrix
1.4K40发布于 2018-04-02

基于梯度下降算法求解线性回归

基于梯度下降算法求解线性回归

【康普森GS专栏】基因组选择中构建H矩阵需要设置哪些参数?

用 RNN 训练语言模型生成文本

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