共轭梯度下降

【梯度下降应用于波士顿房价预测（岭回归）】

数据准备首先，我们需要获取波士顿房价数据集，并对数据进行处理。我们从CMU统计学习数据集库中获取数据，并将其划分为训练集和测试集。importpandasaspdimportnumpyasnpdata_url="http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston"raw_df=pd.read_csv(data_url,sep="\s+",skiprows=22,head
武帝为此·2023-07-28 06:11

【梯度下降算法】

介绍梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找函数的最小值或最大值。在机器学习和深度学习领域，梯度下降被广泛应用于模型的训练过程中，通过最小化损失函数来优化模型参数，从而使模型更好地拟合训练数据。
武帝为此·2023-07-28 06:05

罚函数法、增广拉格朗日函数法

本文部分内容来自罚函数法一，约束优化问题约束优化问题：约束优化问题相比于无约束问题的困难：约束优化问题中x不能随便取值，梯度下降法所得点不一定在可行域内最优解处目标函数的梯度不一定为零向量。
csuzhucong·2023-07-28 04:35

Python实现逻辑回归与梯度下降策略

我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集，对于每一个训练例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplo
python机器学习学习笔记·2023-07-28 02:46

深度学习讲稿(29)

5.6.2批量梯度下降法的代码实现在开始代码之前，我们首先介绍一个numpy的小技巧：矩阵的展平。这里使用到的是numpy中的ravel函数，ravel的中文翻译是拆开，解开的意思。
山岳之心·2023-07-28 01:25

【梯度下降在波士顿房价预测中的应用】

数据准备我们首先需要加载波士顿房价数据集。该数据集包含房屋特征信息和对应的房价标签。importpandasaspdimportnumpyasnpdata_url="http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston"raw_df=pd.read_csv(data_url,sep="\s+",skiprows=22,header=None)data=np.hstack(
武帝为此·2023-07-27 22:54

【使用时空RBF-NN进行非线性系统识别】实现了 RBF、分数 RBF 和时空 RBF 神经网络，用于非线性系统识别研究（Matlab代码实现）

特别是，我实现了具有常规和分数梯度下降的RBF，并将性能与时空RBF-NN进行了比较。时空RBF-NN（Radial
然哥依旧·2023-07-27 17:56

sklearn实验1——使用感知器对鸢尾花数据分类

感知器算法要求样本是线性可分的，通过梯度下降法有限次的迭代后就可以收敛得到一个解。当样本非线性时，使用感知器算法不会收敛。
lyb06·2023-07-27 14:09

深度学习讲稿(28)

5.6批量梯度下降法5.6.1PCA降维的意义在很多时候，我们需要综合使用随机梯度下降法和瀑布下降法的长处。这时往往数据量很大，一次计算所有的数据是非常耗费内存的。
山岳之心·2023-07-27 13:00

多项式拟合

输入，输出Y=，要拟合二次多项式y=a*x^2+b*x+c,则构造输入矩阵X=构造待拟合系数矩阵W=构造损失函数，用梯度下降法可求得：W=1.matlab仿真验证：%为了验证，我们首先构造一组待拟合数据
东城青年·2023-07-27 11:56

卷积神经网络的参数

但是梯度下降法仍然是基础。一、卷积神经网络所需要的参数卷积层的过滤器示例：卷积层的统一偏置：bF1b^{F1}_{}bF1输出层权重：w1−11O1w_{1-11}
Thebluewinds·2023-07-27 09:17

深度学习之梯度下降算法

0.1学习视频源于：b站：刘二大人《PyTorch深度学习实践》0.2本章内容为自主学习总结内容，若有错误欢迎指正！1线性模型1.1通过简单的线性模型来举例：1.2如图，简单的一个权重的线性模型，首先通过随机取w的值来找到与trueline重合的w，其中通过MSE来判断w取值是否合理。（最简单的通过评价指标来判断模型的效果如何）1.3但是对于多个权重来说，搜索权重w的数量呈幂函数增长。此时可以想到
Bobbyeyy·2023-07-27 07:21

pytorch学习——多层感知机

解释：如果正确分类，-y小于0，即该分类点对应的损失函数的值为0；如果错误分类，则-y大于等于0，并进入梯度下降算法的计算。
一只小百里·2023-07-27 07:46

数值线性代数: 共轭梯度法

本文记录共轭梯度噶求解线性方程组的原理及流程。零、预修0.1LU分解设，若对于，均有，则存在下三角矩阵和上三角矩阵，使得。设，若对于，均有，则存在唯一的下三角矩阵和上三角矩阵，使得，并且。
JiNan.YouQuan.Soft·2023-07-27 07:13

山东大学2022-2023深度学习期末回忆及复习建议

又是第一年闭卷考试的科目，考前备受煎熬~考试卷面100分，加权占总分50%一、名词解释1.梯度衰减2.分布式假设3.梯度消失4.随机梯度下降法二、简答题1.什么是损失函数，举出两种常用的损失函数2.池化是如何操作的
ponytaill·2023-07-27 05:52

梯度下降学习

今天开始学习机器学习，仅供参考的个人理解，如有错误望指正。吴恩达老师讲的视频（果然b站是个学习的网站）https://www.bilibili.com/video/av15346993?from=search&seid=4468047430738351672如给定f(x)=wx+b，有多组数据（xi,yi)，求目标函数F(x)即是求w和b的最符合函数的值可以通过计算每个(yi-f(xi))^2,进
qwrdxer·2023-07-27 03:56

吴恩达深度学习L1W2——实现简单逻辑回归

文章目录一些笔记写作业导入数据取出训练集、测试集处理数据的维度标准化数据sigmoid函数初始化参数w、b前向传播、代价函数、梯度下降优化预测函数模型整合使用模型绘制代价曲线单个样本测试不同alpha的比较预测新图根据笔记中的公式进行构造函数
每个人都是孙笑川·2023-07-27 03:25

深度学习笔记（2）——逻辑回归（基于梯度下降）

文章目录基本概念定义优点基于梯度下降损失函数损失函数表达式为什么选其为损失函数代码实现基本概念定义逻辑回归算法虽然名字上是回归，但实际上是二分类算法。
晓山清·2023-07-27 03:55

【Python机器学习】实验03 logstic回归

文章目录简单分类模型-逻辑回归1.1准备数据1.2定义假设函数Sigmoid函数1.3定义代价函数1.4定义梯度下降算法gradientdescent(梯度下降)1.5绘制决策边界1.6计算准确率1.7
Want595·2023-07-26 21:14

Batch Normlization

二、internalCovariateShift随着训练的进行，网络中的参数也随着梯度下降在不停更新。一方面，当底层网络中参数发生微弱变
大豆油·2023-07-26 21:07

简单阻抗匹配电路及公式

因此，阻抗为：现在，我们借助复共轭分离上述方程的
煤炭的奇妙漂流·2023-07-26 18:56

机器学习动量优化算法笔记

它通过模拟物体在惯性作用下的运动来加速梯度下降过程，从而加快神经网络的收敛速度并提高训练效率。在梯度下降算法中，每次更新权重时都是根据当前批次的梯度进行的。
Aresiii·2023-07-26 16:43

机器学习梯度下降法笔记

梯度下降法（GradientDescent）是一种常用的优化算法，用于在机器学习和深度学习中最小化或最大化一个函数的值。在机器学习中，梯度下降法常用于调整模型的参数，使得模型能够更好地拟合训练数据。
Aresiii·2023-07-26 16:41

pytorch实现梯度下降算法例子

如题，利用pytorch，通过代码实现机器学习中的梯度下降算法，求解如下方程：f′(x,y)=x2+20y2{f}'(x,y)=x^2+20y^2f′(x,y)=x2+20y2的最小值。
satadriver·2023-07-26 16:36

BP神经网络拟合非线性函数

本章涉及知识点：1、多层神经网络的数学模型2、前向传播算法3、经典激活函数4、经典损失函数5、神经网络的优化过程6、反向传播算法的推导7、梯度下降算法优化8、衰减学习率的设计9、案例引出—拟合非线性曲线
PrivateEye_zzy·2023-07-26 14:00

【MATLAB第57期】基于MATLAB的双隐含层BP神经网络回归预测模型（无工具箱版本及工具箱版本对比）

2.参数设置训练函数梯度下降HiddenUnit1Num=10;%隐层1结点数HiddenUnit2Num=10;%隐层2节点数MaxEpochs=20000;%最大训练次数TF1='logsig';TF2
随风飘摇的土木狗·2023-07-26 07:35

清风学习笔记—层次分析法—matlab对判断矩阵的一致性检验

324;1/242;1/41/25]diag_A=diag(A)C=ones(1,size(A,2))%将矩阵A的对角线更改为全1向量CA(logical(eye(size(A))))=C%获取矩阵A的共轭转置
wxxxx_xx·2023-07-26 07:00

【使用时空RBF-NN进行非线性系统识别】实现了 RBF、分数 RBF 和时空 RBF 神经网络，用于非线性系统识别研究（Matlab代码实现）

特别是，我实现了具有常规和分数梯度下降的RBF，并将性能与时空RBF-NN进行了比较。
数学建模与科研·2023-07-26 06:13

Pytorch学习笔记 | 利用线性回归实现最简单的梯度下降 | 含代码和数据

代码importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddefmake_linear_regression_data():x=np.linspace(start=10
惊鸿若梦一书生·2023-07-26 03:20

哲哲的ML笔记（三十三：批量、随机梯度、小批量梯度下降）

随机梯度下降如果我们一定需要一个大规模的训练集，我们可以尝试使用随机梯度下降法来代替批量梯度下降法。
沿哲·2023-07-26 03:15

7.17-7.23周报

1.本周已完成：1.java代码Day60-652.学习主动学习基础知识、ALEC算法3.学习深度学习部分基础知识2.下周计划：1.java代码Day65-702.继续学习深度学习（梯度下降、反向传播等
Bobbyeyy·2023-07-26 02:48

逻辑回归

损失函数梯度下降
从0到1024·2023-07-26 01:09

梯度下降优化算法Momentum

一.基本原理1.1引入Momentum算法在原有的梯度下降法中引入了动量，从物理学上看，引入动量比起普通梯度下降法主要能够增加两个优点。
tangzl7·2023-07-25 17:20

深度学习常用优化器总结，具详细（SGD,Momentum,AdaGrad,Rmsprop,Adam,Adamw）

目录前言SGD：随机梯度下降BGD：批量梯度下降MBGD：小批量梯度下降MomentumAdaGradRMSpropAdam:AdaptiveMomentEstimationAdamW参考文章前言优化器的本质是使用不同的策略进行参数更新
Hilbob·2023-07-25 17:13

数值线性代数：知识框架

软件包线性方程组直接法Guass消元法/LU分解、Cholesky分解LAPACKoneAPIMKLARPACKOctave迭代法Jacobi迭代、SOR迭代、共轭梯度法最小二乘特征值/特征向量非对称幂法
JiNan.YouQuan.Soft·2023-07-25 16:19

机器学习算法基础-覃秉丰 笔记版

sklearn-LASSOsklearn-一元线性回归sklearn-多元线性回归sklearn-岭回归sklearn-弹性网ElasticNetsklearn-逻辑回归sklearn-非线性逻辑回归标准方程法-岭回归梯度下降法
刘某某.·2023-07-25 14:10

Python 完整实现的简单遗传算法(SGA)

传统的爬山算法(例如梯度下降，牛顿法)一次只优化一个解，并且对于多峰的目标函数很容易陷入局部最优解，而SGA算法一次优化一个种群(即一次优化多
python追求者·2023-07-25 13:09

【动手学深度学习】Task03

有了范数惩罚项后，在小批量随机梯度下降中，线性回归中权重和的迭代方式更改为可见，范数正
逍遥客小老虎·2023-07-25 06:21

Adam优化方法

整理动量梯度下降算法的时候，这一类大概有3种：动量梯度下降RMSpropAdam优化算法这里主要记录一下这3个算法的优化过程动量梯度下降RMSpropAdam优化算法t为迭代次数t为迭代次数
噗嗤噗哩噗通·2023-07-25 01:02

python机器学习（三）特征预处理、鸢尾花案例--分类、线性回归、代价函数、梯度下降法、使用numpy、sklearn实现一元线性回归

K-近邻算法(K-NearestNeighboor)特征预处理数据预处理的过程。数据存在不同的量纲、数据中存在离群值，需要稳定的转换数据，处理好的数据才能更好的去训练模型，减少误差的出现。标准化数据集的标准化对scikit-learn中实现的大多数机器学习算法来说是常见的要求，很多案例都需要标准化。如果个别特征或多或少看起来不是很像标准正态分布(具有零均值和单位方差，均值为0，单位方差为1)，那么
hwwaizs·2023-07-24 20:24

龙曲良 Tensorflow —— 随机梯度下降（自用）-4

目录一、梯度下降二、激活函数及其梯度2.1最简单的阶梯激活函数2.2sigmoid/logistic（tf.sigmoid）2.3tanh（tf.tanh）2.4ReLU（tf.nn.relu）三、损失函数及其梯度四
清园暖歌·2023-07-24 20:03

【人工智能】神经网络、前向传播、反向传播、梯度下降、局部最小值、多层前馈网络、缓解过拟合的策略

神经网络、前向传播、反向传播文章目录神经网络、前向传播、反向传播前向传播反向传播梯度下降局部最小值多层前馈网络表示能力多层前馈网络局限缓解过拟合的策略前向传播是指将输入数据从输入层开始经过一系列的权重矩阵和激活函数的计算后
编程G的快乐·2023-07-24 16:21

【深度学习笔记】随机梯度下降法

感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：神经网络和深度学习-网易云课堂也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1Mini-batch2随机梯度下降法1Mini-batch
洋洋Young·2023-07-24 16:09

机器学习&&深度学习——随机梯度下降算法（及其优化）

在我们没有办法得到解析解的时候，我们可以用过梯度下降来进行优化，这种方法几乎可以所有深度学习模型。
布布要成为最负责的男人·2023-07-24 16:48

机器学习&&深度学习——线性回归

之前已经介绍过线性回归的基本元素和随机梯度下降法及优化，现在把线性回归讲解完：线性回归矢量化加速正态分布与平方损失从线性回归到深度网络神经网络图生物学矢量化加速在训练模型时，我们常希望能够同时处理小批量样本
布布要成为最负责的男人·2023-07-24 16:48

机器学习算法调参

1、机器学习算法中如何选取超参数https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8578481.html2、梯度下降分类https://blog.csdn.net/legend_hua
是黄小胖呀·2023-07-24 12:40

【机器学习】梯度下降：Gradient Descent

无约束最优化问题（unconstrainedoptimizationproblem）:从一个问题的所有可能的备选方案中，选择出依某种指标来说是最优的解决方案。机器学习的核心内容就是把数据喂给一个人工设计的模型，然后让模型自动的“学习”，从而优化模型自身的各种参数，最终使得在某一组参数下该模型能够最佳的匹配该学习任务。损失函数（lossfunction）：为了评估模型拟合的好坏，通常用损失函数来度量
宅家学算法·2023-07-23 10:33

ML/最小二乘/梯度下降

之前一直搞不清楚这几个算法在机器学习中的区别。今天就让我们为他们揭开神秘的面纱！1.原理首先我们需要明白：这里构建一个的机器学习方法，首先，需要根据样本的分布特点确定模型。然后，在模型的基础上，为了让模型更好地拟合当前数据，需要有一个目标，即CostFunction。那么问题来了，这个目标损失函数是怎么选的呢？答案就是：用最小二乘和极大似然估计这两种策略来构造、推导出来的。最后，有了目标函数，我们
MikeShine·2023-07-23 09:19

笔记-归一化的必要性

梯度下降法中，梯度（grandients)是一个向量，每一项g(j)都需要求导找到第J列的梯度值。根据损失函数求导的到导函数(y^-y)*Xj。
lanughing·2023-07-23 03:17

AI作业6-误差反向传播

梯度下降梯度下降法是机器学习中常用的一种算法，它虽然不是机器学习算法本身，但是却是一种非常重要的最优化算法。它的主要作用是寻找最小值，基本思想就是一步步地接近最好的点，每一步都朝着梯度的方向优化。
seveN1foR·2023-07-22 20:27
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