其它机器学习相关算法

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梯度下降算法

梯度下降是一种用于优化函数的算法，其核心思想是通过迭代地调整参数，使得代价函数的值逐步减小，最终收敛到局部最小值。

梯度下降的更新公式为： \(\theta_j = \theta_j - \alpha \frac{\partial J(\theta_0, \theta_1)}{\partial \theta_j}\) 其中 \(\alpha\)是学习率，控制每次迭代的步长。学习率过小会导致迭代速度慢，而过大会错过最优解导致不收敛。

AdaBoost

AdaBoost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练出不同的弱分类器，然后在迭代过程中把这些分类器按照效果赋予相应的权重，最后再整合起来，构成一个强分类器。

PageRank

Google 公司发迹的重要算法，是Google搜索引擎排名运算法则的一部分，使真正有效的网站拥有较高的搜索排名，从而提高搜索结果的相关性和质量。