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  • 最小值有可能永远达不到,下山的步子太大,假如步子为从北京到上海,那么按照这个步子找杭州,很明显最终不会找到杭州,因为步子太大迈过了,要是步子太小,那么每次迈的小,但是耗时长,有可能直接求解到太阳下山,所以是综合了性能上的考量,没有设定最小值为迭代终止条件,而且最小值本身貌似就是一个伪概念,他如何定义呢?只有穷举了所有值,那么才有最小值,我们要的其实只是更好的那个值就可以了,以上都是自己的理解,若有错误,还请其他大神纠正

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  • 权且一看,初始为θ,然后每次向最低值进行逼近,第二次的一定比第一次的小,所以多次逼近后就接近最小值了

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  • 写的很好,谢谢!

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  • 我专门注册了个号,就是为了上来感谢你。写的太好了,只有真正把原理弄明白的人,才能把一个复杂的原理讲得这么简单。那些把这个原理讲的更加复杂的人,要么就是自己都没弄明白,要不就是故弄玄虚。

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  • 谢谢

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  • 你好,近期也是想了解下应用图形数据库和Python结合做出一些关联图谱的东西来,是否可以私发个联系方式,我们一起交流下?

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  • 小白看着你的文章研究了好几个小时,还是没明白,能够用您文章中的方法仅在我的电脑上布这样一套系统,可以实现与我电脑同局域网的其他人看到我输出的报告吗?

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