吴恩达机器学习笔记 三十九 协同过滤的TensorFlow实现

TensorFlow的一个优点:可以自动算出成本函数的导数

如上图,设 f( x ) = wx,成本 J 为(wx - 1)^2,用GradientTape()这个函数,TensorFlow会记录计算成本J所需的操作序列,保存在 tape 中。 dJdw为自动计算出的导数。 TensorFlow中这个被称为AutoDiff,一些其他的机器学习包,例如pytorch也支持AutoDiff,有时也称autograd。

协同过滤的TensorFlow实现:

相关推荐
星期天要睡觉1 小时前
机器学习——CountVectorizer将文本集合转换为 基于词频的特征矩阵
人工智能·机器学习·矩阵
丑小鸭是白天鹅1 小时前
嵌入式C语言学习笔记之枚举、联合体
c语言·笔记·学习
十一10242 小时前
FX10/20 (CYUSB401X)开发笔记5 固件架构
笔记
FakeOccupational3 小时前
【电路笔记 通信】AXI4-Lite协议 FPGA实现 & Valid-Ready Handshake 握手协议
笔记·fpga开发
天上的光3 小时前
17.迁移学习
人工智能·机器学习·迁移学习
奶黄小甜包4 小时前
C语言零基础第18讲:自定义类型—结构体
c语言·数据结构·笔记·学习
数据智能老司机4 小时前
面向企业的图学习扩展——图简介
人工智能·机器学习·ai编程
Moshow郑锴6 小时前
机器学习相关算法:回溯算法 贪心算法 回归算法(线性回归) 算法超参数 多项式时间 朴素贝叶斯分类算法
算法·机器学习·回归
rannn_1116 小时前
【MySQL学习|黑马笔记|Day7】触发器和锁(全局锁、表级锁、行级锁、)
笔记·后端·学习·mysql
草莓熊Lotso7 小时前
《详解 C++ Date 类的设计与实现:从运算符重载到功能测试》
开发语言·c++·经验分享·笔记·其他