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我不确定一般情况下是否都是这种情况:
特别是
最佳答案
当数据可分离时，最优值是无穷大，所以你永远无法达到它。不过，通常情况下，您使用的任何优化算法都会达到一个点，通过进一步迭代无法获得明显的改进。
如果情况并非如此，经过充分调整的算法最终将找到全局最优值，因为损失函数为 convex .
关于machine-learning - 假设优化收敛，逻辑回归是否总能找到全局最优值？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40785395/
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我正在尝试在r中编写代码，以便找到单变量正态分布的最大似然（而不是对数似然）值。我知道还有其他方法，但是我需要深入了解数值优化才能进行进一步的工作。当我调用'optim'函数时，它似乎根本不会进行迭代
最近我一直在用 php + mysql 做一个相当大的项目。现在我担心我的 mysql。我应该怎么做才能使我的 mysql 尽可能优化？把你知道的都说出来，我将非常感激。 第二个问题，我在每次加载页面
我不太了解 InitializeCriticalSectionAndSpinCount 的文档: http://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/des
我们公司有几种不同的获取潜在客户的方式，以及我们处理的几种类型的潜在客户。每种类型的潜在客户之间只有微小的差异，并且大部分信息与一种或多种其他潜在客户类型共享或相关。我和我的团队正在尝试使用 Solr
ϵ-贪婪策略 我知道 Q-learning 算法应该尝试在探索和利用之间取得平衡。由于我是该领域的初学者，因此我想实现一个简单版本的探索/利用行为。最佳 epsilon 值 我的实现使用 ϵ 贪婪策略
我是一名优秀的程序员,十分优秀！