• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Understanding Coordinate Descent скачать в хорошем качестве

Understanding Coordinate Descent 3 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Understanding Coordinate Descent
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Understanding Coordinate Descent в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Understanding Coordinate Descent или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Understanding Coordinate Descent в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Understanding Coordinate Descent

Course link: https://www.coursera.org/learn/ml-reg... let's just have a little aside on the coordinate decent algorithm, and then we're gonna describe how to apply coordinate descent to solving our lasso objective. So, our goal here is to minimize sub function g. So, this is the same objective that we have whether we are talking about our closed form solution, gradient descent, or this coordinate descent algorithm. But, let me just be very explicit, where. We're saying we wanna minimize over all possible w some g(w), where here, we're assuming g(w) is function of multiple variables. Let's call it g(w0,w1,...,wD). So this W we are trying to write in some bold font here. And often, minimizing over a large set of variables can be a very challenging problem. But in contrast, often it's possible to think about optimizing just a single dimension, keeping all of the other dimensions fixed. So easy for each coordinate when keeping others fixed, because that turns into just a 1D optimization problem. And so, that's the motivation behind coordinate decent, where the coordinate descent algorithm, it's really intuitive.

Comments
  • CoordinateDescent 5 лет назад
    CoordinateDescent
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Gradient Descent, Step-by-Step 6 лет назад
    Gradient Descent, Step-by-Step
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Whay is dividing by 17 минут назад
    Whay is dividing by "zero" a question one should not ask; ever.
    Опубликовано: 17 минут назад
  • Applied Optimization - Steepest Descent 7 лет назад
    Applied Optimization - Steepest Descent
    Опубликовано: 7 лет назад
  • The LASSO algorithm for model selection (DS4DS 6.05) 1 год назад
    The LASSO algorithm for model selection (DS4DS 6.05)
    Опубликовано: 1 год назад
  • Самый важный алгоритм в машинном обучении 1 год назад
    Самый важный алгоритм в машинном обучении
    Опубликовано: 1 год назад
  • Самая сложная задача на самом сложном тесте 8 лет назад
    Самая сложная задача на самом сложном тесте
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Subgradients/Subderivatives - Convex Analysis 2 года назад
    Subgradients/Subderivatives - Convex Analysis
    Опубликовано: 2 года назад
  • Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман 1 месяц назад
    Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Descent methods and line search: preconditioned steepest descent 6 лет назад
    Descent methods and line search: preconditioned steepest descent
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности 1 месяц назад
    Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Understanding ChatGPT and LLMs from Scratch - Part 1 2 года назад
    Understanding ChatGPT and LLMs from Scratch - Part 1
    Опубликовано: 2 года назад
  • Linear regression (6): Regularization 12 лет назад
    Linear regression (6): Regularization
    Опубликовано: 12 лет назад
  • Градиентное усиление: серебряная пуля науки о данных 4 года назад
    Градиентное усиление: серебряная пуля науки о данных
    Опубликовано: 4 года назад
  • Доступное объяснение ROC и AUC! 6 лет назад
    Доступное объяснение ROC и AUC!
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Даже Мужики Так Не Рубятся! Вундеркинд Муай-тай в ММА - Смила Сандел 2 дня назад
    Даже Мужики Так Не Рубятся! Вундеркинд Муай-тай в ММА - Смила Сандел
    Опубликовано: 2 дня назад
  • Ночные пробуждения в 3–4 часа: как найти причину и вернуть глубокий сон. 3 недели назад
    Ночные пробуждения в 3–4 часа: как найти причину и вернуть глубокий сон.
    Опубликовано: 3 недели назад
  • 3.1 Intro to Gradient and Subgradient Descent 5 лет назад
    3.1 Intro to Gradient and Subgradient Descent
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Введение в градиентный спуск || Оптимизация многомерных уравнений 2 года назад
    Введение в градиентный спуск || Оптимизация многомерных уравнений
    Опубликовано: 2 года назад
  • Let's Make Block Coordinate Descent Go Fast 8 лет назад
    Let's Make Block Coordinate Descent Go Fast
    Опубликовано: 8 лет назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5