e2.用α=0.3进行15次梯度下降迭代,每次迭代后计算j(0)。你会发现j(0)的值下降
时间: 2024-01-12 08:01:02 浏览: 72
在进行15次梯度下降迭代时,我们选择了学习率α=0.3。每次迭代后都计算了j(0),并且发现其值在下降。这是因为梯度下降是一种优化算法,旨在通过不断反复迭代,逐步减小目标函数的值,使其达到最优解。在每次迭代中,我们会计算目标函数在当前参数取值下的梯度,然后以一定的步长(即学习率α)更新参数,使目标函数的值逐渐减小。
具体来说,当我们进行15次梯度下降迭代时,每次迭代都会根据当前参数的取值计算目标函数j(0)的值,并且根据梯度的方向和学习率α的大小进行调整,使得下一次迭代的j(0)的值更小。这是因为在梯度下降算法中,我们通过沿着梯度的反方向更新参数,从而使目标函数的值逐渐减小,直至达到局部最优解或全局最优解。
因此,当我们使用α=0.3进行15次梯度下降迭代时,每次迭代后j(0)的值都会下降,这表明我们的优化算法在不断地向着最优解前进,从而逐步优化模型参数,使得我们能够找到更为适合数据的模型。
相关问题
sm4.secretKey = "64EC7C763AB7BF64E2D75FF83A319918"; sm4.hexString = true;
这段代码很可能是对`sm4`对象的属性进行赋值操作。根据代码中的信息,可以猜测`client`类可能是用于SM4加密算法的实现类,`secretKey`属性是用于存放SM4加密算法的密钥,`hexString`属性则是用于指定密钥的编码方式。
具体来说,`sm4.secretKey = "64EC7C763AB7BF64E2D75FF83A319918";`这行代码将`"64EC7C763AB7BF64E2D75FF83A319918"`这个字符串作为密钥,赋给`sm4`对象的`secretKey`属性,这意味着后续的加密操作将会使用这个密钥。
而`sm4.hexString = true;`这行代码则是将`sm4`对象的`hexString`属性设置为`true`,这表示密钥是以十六进制字符串的形式进行编码的。这个属性的设置与具体的SM4算法实现有关,可能是为了方便使用者指定密钥的编码方式。
E1=[0.7688 0.0805 0.1507] E2=[0.7688 0.0805 0.1507],则DS证据融合结果为多少
### 回答1:
DS证据融合的公式为:
$$
Bel(A_i) = \frac{\prod_{j=1}^n m_{ij}^{w_j}}{\sum_{k=1}^{|H|} \prod_{j=1}^n m_{kj}^{w_j}}
$$
其中,$Bel(A_i)$ 表示 $A_i$ 的置信度,$m_{ij}$ 表示第 $i$ 个假设在第 $j$ 个证据下的置信度,$w_j$ 是权重系数,$|H|$ 是假设的总数。
根据题目给出的数据,$E1$ 和 $E2$ 是同一个证据,则我们可以将其视为两个相同的证据,即 $n=2$,$w_1=w_2=0.5$,$m_{11}=0.7688$,$m_{12}=0.0805$,$m_{13}=0.1507$。
将上述数据代入公式得到:
$$
Bel(A_i) = \frac{0.7688^{0.5} \times 0.0805^{0.5} \times 0.1507^{0.5}}{(0.7688^{0.5} \times 0.0805^{0.5} \times 0.1507^{0.5}) + (0.7688^{0.5} \times 0.0805^{0.5} \times 0.1507^{0.5})} = 0.5
$$
因此,DS证据融合结果为 $0.5$。
### 回答2:
根据题目中给出的E1和E2的数值,可以看出E1和E2是完全相同的。因此,将它们进行DS证据融合时,结果也将是完全相同的。
根据DS证据融合的公式,可以计算融合后的结果如下:
D = (E1 * E2) / (1 - E1 * E2)
其中,*表示逐元素相乘。
根据给定的数值,可以计算得到:
E1 * E2 = [0.7688 * 0.7688, 0.0805 * 0.0805, 0.1507 * 0.1507]
= [0.59274244, 0.00648025, 0.02272049]
1 - E1 * E2 = [1 - 0.59274244, 1 - 0.00648025, 1 - 0.02272049]
= [0.40725756, 0.99351975, 0.97727951]
D = [0.59274244 / 0.40725756, 0.00648025 / 0.99351975, 0.02272049 / 0.97727951]
≈ [1.45493700, 0.00652673, 0.02324802]
因此,根据计算结果,DS证据融合的结果为D ≈ [1.45493700, 0.00652673, 0.02324802]。
### 回答3:
如果E1和E2是相同的证据,则它们的融合结果也将是相同的。根据题目所给的E1和E2,可以发现它们的值完全相同。因此,两个证据的融合结果应为[0.7688 0.0805 0.1507]。