摘要:在大數據推薦算法中,經常使用大規模邏輯回歸算法進行模型訓練。在用方法解稀疏邏輯回歸問題時,每一步迭代需要計算損失函數的虛梯度作為下降方向。
在大數據推薦算法中,經常使用大規模邏輯回歸算法進行模型訓練。在用owlqn方法解稀疏邏輯回歸問題時,每一步迭代需要計算損失函數f(w)的“虛梯度”作為下降方向。請問下面哪一個是虛梯度的計算公式?
$$ diamond_i f(w) = egin{cases} partial_i^- f(w) & ext{ if } partial_i^- f(w) > 0 partial_i^+ f(w) & ext{ if } partial_i^+ f(w) < 0 0 & ext{ otherwise } end{cases} ight. $$
$$ diamond_i f(w) = egin{cases}
partial_i^- f(w) & ext{ if } partial_i^- f(w) < 0
partial_i^+ f(w) & ext{ if } partial_i^+ f(w) > 0
0 & ext{ otherwise }
end{cases}
ight.$$
$$ diamond_i f(w) = partial_i^+ f(w) - partial_i^- f(w) $$
$$ diamond_i f(w) = partial_i^ f(w) $$
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摘要:軟件測試筆記一理論篇有句話是這么說的能動手就別嗶嗶,尤其是在工作節奏堪比跑馬的今天,大家都推崇實干精神,能解決問題就好,去他的理論。在軟件產品完成了單元測試集成測試和系統測試之后,產品發布之前所進行的軟件測試活動。 軟件測試筆記(一)理論篇 有句話是這么說的:能動手就別嗶嗶,尤其是在工作節奏堪比跑馬的今天,大家都推崇實干精神,能解決問題就好,去他的理論。但是無可否認的是,良好的理論素養...
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