黑龙江省哈尔滨市双城区2017-2018学年八年级生物上学期期末考试试题新人教版.docx
2022-01-13 09:02:34
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《自动控制原理360题》李友善-哈尔滨工业大学出版社[参考书电子版]《自动控制原理360题》李友善-哈尔滨工业大学出版社[参考书电子版]
2022-01-06 17:27:33
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matlab罚函数的代码
lab1
多项式拟合曲线
目标：
掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本)
要求：
生成数据，加入噪声；
用高阶多项式函数拟合曲线；
用解析解求解两种loss的最优解（无正则项和有正则项）
优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度）；
用你得到的实验数据，解释过拟合。
用不同数据量，不同超参数，不同的多项式阶数，比较实验效果。
语言不限，可以用matlab，python。求解解析解时可以利用现成的矩阵求逆。梯度下降，共轭梯度要求自己求梯度，迭代优化自己写。不许用现成的平台，例如pytorch，tensorflow的自动微分工具。
提交材料：
1.代码
2.实验报告
lab2
逻辑回归
目的：理解逻辑回归模型，掌握逻辑回归模型的参数估计算法。
要求：实现两种损失函数的参数估计（1，无惩罚项；2.加入对参数的惩罚），可以采用梯度下降、共轭梯度或者牛顿法等。
验证：1.可以手工生成两个分别类别数据（可以用高斯分布），验证你的算法。考察类条件分布不满足朴素
2022-01-03 15:49:07
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黑龙江省哈尔滨四十中2018—2019学年高二上学期期中考试历史——解析.pdf
2021-12-26 15:01:33
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