fmin_adam：亚当随机梯度下降优化算法的Matlab实现

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CADA大师 AISTATS2021论文的Python代码：陈天一，郭子业，孙跃娇，尹沃涛，“ CADA：通信自适应分布式亚当”。 [在线] 参考：如果我们的代码可以帮助您进行研究，请引用我们的论文。 @misc{chen2020cada, title={CADA: Communication-Adaptive Distributed Adam}, author={Tianyi

deep-learning:personal practice（个人练习，实现了深度学习中的一些算法，包括：四种初始化方法（zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize），深度神经网络，正则化，dropout，三种梯度下降方法(BGD, SGD, mini-batch)，六种优化算法(momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam)，梯度检验、ba

deep-learning personal practice 深度学习个人练习，该项目实现了深度学习中一些常用的算法，内容包括：四种初始化方法：zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize。深度神经网络正则化 dropout 三种梯度下降方法：BGD, SGD, mini-batch 六种优化算法：

机器学习：Python机器学习在图像处理和算法实现中的应用，包括期望最大化，因子分析，高斯混合模型，OPTICS，DBSCAN，随机森林，决策树，支持向量机，主成分分析，K最近邻，K Means，朴素贝叶斯混合模型，高斯判别分析，牛顿法，梯度下降

机器学习介绍机器学习是如此别致，每个程序员甚至非程序员都开始学习。经过几个月的在线课程，每个人都成为了自称为数据科学家。管理人员寄予厚望，并部署数据科学家来进行机器学习。很快，人们遇到了死胡同，在虹膜数据集范围之外的事情运行得并不顺利！如果您去过我的其他存储库，例如或，您一定已经看到我猛烈抨击机器学习的鲁ck应用。停止销售AI蛇油！不要误会我的意思。我不是对机器学习持怀疑态度的人

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