Продолжаем знакомство с методами многомерной оптимизации. Далее предложена реализация метода наискорейшего спуска с анализом скорости выполнения, а также имплементация метода Нелдера-Мида средствами языка Julia и C++. Метод градиентного спуска Поиск экстремума ведется шагами в направлении градиента (max) или антиградиента (min).
| Параметры | Исходный текст | Целевой текст |
|---|---|---|
| URL | habr.com/ru/post/440070/ | habr.com/ru/post/439900 |
| Заголовок | ||
| TOP 5 TF-IDF |
текст ссылки - заголовок: 0.22317
текст ссылки - топ 5 слов TF-IDF, среднее: 0.21242
текст ссылки - топ 5 слов TF-IDF, макс: 0.22648
предложение ссылки - заголовок 0.79830
None
© 2019-2020 Валерий Шульгинов
Создание сайта: RoboRumba