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共轭梯度下降
随机
梯度下降
随机
梯度下降
是一种简单而又高效的方法。主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习,例如:线性SVM、Logistic回归。SGD在大规模学习方面获得了很大的关注。
Powehi_
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2023-03-25 22:22
第十章
共轭
方向法
10.1引言从效率上,
共轭
方向法位于最速下降法和牛顿法之间,具有以下特性:1、对于n维二次型问题,能够在n步之内得到结果。2、作为
共轭
方向法的典型代表,
共轭
梯度法不需要黑塞矩阵。
Xuang123
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2023-03-25 20:41
吴恩达深度学习--
梯度下降
法
代价函数J可以衡量你的参数W和b在训练集上的效果。要使得参数w和b设置合理自然地想到要去找到使得代价函数J(w,b)尽可能小所对应的w和b.在实践中w可以是更高的维度,但为了更好的绘图,我们定义w和b都是单一实数。代价函数J(w,b)是在水平轴w和b上的曲面,因此曲面的高度就是J(w,b)在某一点的值。我们所想要做的就是找到这样的w和b,使得对应的代价函数J值是最小值。我们可以看到代价函数J是一个
862180935588
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2023-03-25 19:43
第六章 优化算法
1.Mini-batch
梯度下降
法机器学习的应用是高度依赖经验的过程,伴随着大量迭代的过程,你需要训练诸多模型,才能找到合适的那一个。优化算法能够帮助你快速训练模型。
一叶知否
·
2023-03-25 12:27
感知机模型(Perceptron)的收敛性解读 | 统计学习方法
Python复现,使用了随机
梯度下降
法,
梯度下降
法,adagrad和对偶形式四种算法:舟晓南:感知机模型python复现-随机
梯度下降
法;
梯度下降
法;adagrad;对偶形式在《统计学习方法》的感知机算法章节中
舟晓南
·
2023-03-25 10:12
第八章 机器学习(ML)策略(1)
改善方法比如:去收集更多的训练数据,或者集更多不同姿势的猫咪图片增加多样性,或者更多样化的反例集,或者用
梯度下降
算法训练更久一点,或者尝试用一个完全不同的优化算法,比如Adam优化算法,或者尝试使用规模更大或者更小的神经网络
一叶知否
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2023-03-25 07:29
入门篇(二)模型:逻辑回归(一步步从原理到实现)
ml.bbbdata.com/teach#187目录一、问题二、逻辑回归的思想三、模型表达式四、损失函数(一)单个样本评估正确的概率(二)所有样本评估正确的概率(三)损失函数(四)总结五、模型求解(一)
梯度下降
算法
老饼讲解机器学习
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2023-03-25 07:27
#
机器学习入门篇
逻辑回归
人工智能
算法
python与人工智能:线性回归和逻辑回归
梯度下降
?
梯度下降
法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景:一个人被困在山上,需要从山上下来(例如:找到山的最低点,也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大,导致可视度很低。
迷途君
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2023-03-25 07:16
python和人工智能
人工智能
线性回归
逻辑回归
机器学习-吴恩达 过拟合问题与正则化
文章目录过拟合问题欠拟合过拟合高偏差和高方差泛化解决过拟合1.收集更多的训练数据2.减少或增加选择的特征3.正则化正则化正则化代价函数如何理解增加惩罚项后,参数w会变小直观理解从数学角度理解正则化参数λ正则化参数λ的作用正则化线性回归正则化逻辑回归进行
梯度下降
过拟合问题现在我们来认识什么是
稀奇_
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2023-03-25 03:09
机器学习
机器学习
人工智能
python
Tensorflow版本yolo v3源码阅读笔记(4)
-3.计算梯度信息,利用
梯度下降
方法来优化神经网络。-4.循环上面的步骤若干次。下面让我们来分析代码的具体
climb66的夏天
·
2023-03-24 21:50
[机器学习] Gradient descent (Adagrad 、 SGD)
正文 回顾在前面线性回归处使用的
梯度下降
来寻找损失函数(或记为)最小时的参数,我们的目标函数是: 其中,是最优条件下的参数值。
梯度下降
的方法的过程就是随机选取一个起
只爱学习的Gcy
·
2023-03-24 20:41
T3-误差分解及
梯度下降
梯度下降
我们需要找到一个损失函数,来最优化这个损失函数。学习率学习率可以控制
梯度下降
的速度。
Kairk996
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2023-03-23 14:23
非线性回归
importnumpyasnpimportrandom'''''
梯度下降
算法参数说明:X,Ytheta:一组向量和x相乘的一组值alpha:
梯度下降
时的参数,即每一步下降多少m:实例的个数numIteration
Hiroyuki
·
2023-03-23 06:54
新2019计划:机器学习100天—逻辑回归【4】
如何学习计算代价函数,以及如何使用
梯度下降
法来将代价函数降低到最小。logistics回归本质上是线性回归,只是在特征到结果的映射中,加了一层函数的映射,比如常用的sigmod函数。
克里斯托弗的梦想
·
2023-03-23 01:00
人工智能-模型训练
模型训练模型训练就是找到给定模型最佳函数的过程一衡量模型损失函数RMSE,MSE求参数:利用封闭方程求解利用
梯度下降
方法求解
梯度下降
可以用来求解以参数为变量的损失函数的最大值。
吴邪_TicktW
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2023-03-22 23:42
SDG+Momentum and Adam
一、SGD1、随机
梯度下降
算法存在的问题之一,在形如下图:在沿着X方向上移动时,损失函数的变化会很小但对Y轴方向上的变化会比较敏感,对像这种函数,SGD的表现为:会得到这种'之'字形的过程,其原因是这类函数的梯度与最小值并不是成一条直线
oklahomawestbrook
·
2023-03-22 11:49
深度学习
机器学习
从
梯度下降
到 Adam!一文看懂各种神经网络优化算法
应该用
梯度下降
,随机
梯度下降
,还是Adam方法?这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法。什么是优化算法?
Datawhale
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2023-03-22 11:11
算法
python
神经网络
机器学习
人工智能
线性回归及随机
梯度下降
流程:给定麦子可以产出一定量的面包,然后做一元回归,进行预测。程序:在迭代次数中不断求解成本函数(costfunction)对b和m的偏导,然后根据偏导更新b和m,来使得b和m达到合适的位置,尽量使的costfunction足够小。如图J就是costfunction,θ可代表m或b代码wheat_and_bread=[[0.5,5],[0.6,5.5],[0.8,6],[1.1,6.8],[1.4
sbansiheng
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2023-03-22 08:12
Python数据可视化--Matplotlib
在机器学习和深度学习中,面对海量的数据集,我们时常需要通过绘图直观的呈现出这些数据的特点,比如,当我们通过
梯度下降
算法逐渐减小损失函数的值时,那么损失函数的变化到底如何呢?
仙咏
·
2023-03-22 05:17
python
数据可视化
深度神经网络的优化和训练的难点
反向操作则利用前向操作求解得到的损失函数,从上往下(从输出层到输入层),反向求取每一层对应的参数梯度,利用
梯度下降
法更新参数,求解网络的参数梯度。经过前向和反向两个操作后。
afansdie
·
2023-03-22 01:38
搭建金融信贷风控中的机器学习模型-(8)梯度提升算法
1.梯度提升(GradientBoosting)的概念在求解函数最值问题中,变量的最优解是在参数空间内搜索,
梯度下降
法是基本的数值方法之一,以最小值为例说明基本步骤:1.初始化2.foriinrange
GQRstar
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2023-03-21 14:40
优化算法中
梯度下降
算法的编程实现
优化算法中
梯度下降
算法的编程实现简介
梯度下降
算法是运筹学的基础数学方法,用来求解运筹学所构造的数学问题。本文在Linux平台下,采用C++语言编写
梯度下降
算法的实现程序。
蒜薹
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2023-03-21 11:16
深度学习笔记——Solver超参数配置文件
StochasticGradientDescent(type:"SGD"),#
梯度下降
AdaDelta(type:"AdaDelta"),#自适应学习率AdaptiveGradient(type:"AdaGrad
三度就好
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2023-03-21 07:06
深度学习
实践开发
caffe框架
深度学习
ubuntu
机器学习 | 吴恩达机器学习第三周学习笔记
/www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome第三周PPT下载密码:8o4e上一篇博客主要介绍了第二周的课程的内容,包括多变量线性回归,使用
梯度下降
法求解多变量线性回归的实用技巧
CoreJT
·
2023-03-21 07:58
林轩田机器学习
机器学习
逻辑回归
过拟合
正则化
吴恩达
吴恩达《机器学习》笔记——第六章《逻辑回归/对数几率回归》
假设表示)6.3Decisionboundary(决策边界)6.4Costfunction(代价函数)6.5Simplifiedcostfunctionandgradientdescent(简化代价函数与
梯度下降
肥胖边缘疯狂蹦迪
·
2023-03-21 07:25
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
机器学习|多变量线性回归 | 吴恩达学习笔记
前文回顾:机器学习|线性回归(单变量)目录多维特征多变量
梯度下降
梯度下降
法实践特征缩放学习率特征和多项式回归正规方程
梯度下降
与正规方程的比较多维特征接上文单变量线性回归,现在我们对房价模型增加更多的特征
啦啦右一
·
2023-03-21 07:19
机器学习与模式识别
#
统计学习方法
机器学习
线性回归
算法岗面试——数学基础总结
1.微积分SGD,Momentum,Adagard,Adam原理SGD为随机
梯度下降
,每一次迭代计算数据集的mini-batch的梯度,然后对参数进行跟新。
早上起来闹钟又丢了
·
2023-03-21 07:13
Pytorch-搭建网络框架(四)——学习率调整策略
Hello学习率/LR:控制参数更新的步长
梯度下降
:学习率调整策略:前期大,后期小pytorch中有6中学习率调整策略,但都是基于class_LRScheduler类class_LRScheduler基本属性
c_Qyaya
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2023-03-21 07:12
python
pytorch
深度学习
神经网络
梯度下降
优化器总结
深度学习
梯度下降
优化器总结
梯度下降
优化器主要包含3个优化方向:单次计算样本数、训练加速以及自适应学习率,下边分别说明调整单次计算样本数GradientDescent使用全部的样本优点:目标函数若为凸函数
麓湘小镇
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2023-03-21 05:04
深度学习
优化方法(随机
梯度下降
的改进方法)
没错,这些陷阱对随机
梯度下降
法和批量
梯度下降
法都是普遍存在的。但对随机
梯度下降
法来说,可怕的不是局部最优点,而是山谷和鞍点两类地形。
意念回复
·
2023-03-21 05:03
机器学习
机器学习
spark 实现回归算法
知识点线性回归最小二乘法随机
梯度下降
逻辑回归正则化保序回归spark官方提供的回归、分类算法:Linearmodels(SVMs,logisticregression,linearregression)
匪_3f3e
·
2023-03-20 23:09
[FM]从线性回归到FM模型
根据中心极限定理,误差服从正态分布,其概率分布为:https://www.jianshu.com/p/6c9af5a1386b用
梯度下降
法,更新的函数为:参考博客:https://www.jianshu.com
安琪拉的小迷妹
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2023-03-20 19:02
因果推断推荐系统工具箱 - PropDCG(一)
AGeneralFrameworkforCounterfactualLearning-to-Rank核心要点作者为基于反事实的排序学习提供了一个通用且理论上严谨的框架,推导出了一个(松弛后的)可微分的基于倾向加权的排名指标,使得目标函数可以采用
梯度下降
的方法进行求解
processor4d
·
2023-03-20 13:59
Optimization for Data Science学习笔记-8
课程8是和
梯度下降
法不同的另一种解决无约束问题的算法——牛顿法和
梯度下降
法一样,牛顿法也是寻找导数为0的点,同样是一种迭代法。
+1+1+1+1+1
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2023-03-20 07:36
optimization
padova
算法
Multilayer perceptron&Optimization algorithm
AdaptiveGradient3、RMSProp:RootMeanSquareProp4、Adam算法总结前言多层感知机是深度学习的基础,为了训练模型中,使得损失函数更好地接近最小值,对于小批量随机
梯度下降
提出了
weixin_50061989
·
2023-03-20 07:49
深度学习
deep
learning
python
神经网络
人工智能
算法
推荐系统-重排序-CTR-GBDT+LR
通过
梯度下降
法可以优化参数可以称之上是CTR预估模型的开山鼻祖,也是
莱昂纳多91
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2023-03-19 19:53
天池o2o优惠券使用预测(入门)
模型建立:使用随机
梯度下降
法进行建模(SGDClassifier)三、功能实现1、导入相关的库#导入常规用的库importnumpyasnpimpor
眼红de熊熊
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2023-03-18 21:38
机器学习
机器学习
python
数据分析
人工智能
梯度下降
和牛顿法
这里主要讨论
梯度下降
法和牛顿法的原理1.
梯度下降
法形式:,其中为损失函数,为模型参数下面将推导这一形式的由来.首先,需要用到多元函数的一级泰勒展开式:如果忽略高阶无穷小,即是的领域,那么等号就会变为近似相等
zuomeng844
·
2023-03-18 20:48
线性回归 2019-01-22
1234误差服从马尔可夫条件,独立同分布,e~N(0,σ^2)56ln(ab)=lna+lnb789
梯度下降
1.目标函数
梯度下降
求好运啊
·
2023-03-18 03:28
优化算法进阶
当γ=0时,动量法等价于小批量随机
梯度下降
。
Yif18
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2023-03-17 02:25
逻辑斯谛回归(代价函数,
梯度下降
) logistic regression--cost function and gradient descent
逻辑斯谛回归(代价函数,
梯度下降
)logisticregression--costfunctionandgradientdescent对于有m个样本的训练集,。
天泽28
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2023-03-16 20:05
机器学习&深度学习
logistic回归
代价函数
梯度下降
cost
function
gradient
descent
手把手带你入门机器学习2——线性回归代码实现
上一篇文章《手把手带你入门机器学习1——线性回归》讲述了线性回归的概念,以及如何使用
梯度下降
算法实现线性回归。
人工智能研习社
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2023-03-16 20:04
手把手带你入门机器学习
机器学习
《计算机视觉和图像处理简介 - 中英双语 + 代码实践版》:最小批
梯度下降
求解Logistic回归
batchsizeSettingtheLearningRateMini-BatchGradientDescentTraintheModelStochasticGradientDescentTraintheModelHighLearningRateTraintheModelQuestionTraintheModel在本文中,您将学习如何使用小批量
梯度下降
训练
shiter
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2023-03-16 20:29
大数据+AI
赋能行业
助力企业数字化转型最佳实践案例
计算机视觉
图像处理
回归
线性模型
一、基本概念二、参考资料1、线性回归原理与基本实现认识2、最小二乘法3、
梯度下降
法4、逻辑回归的本质----极大似然估计5、
梯度下降
法----通俗版
来自乡下的农民工
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2023-03-16 18:24
显微物镜的光学设计
以前是做过有限
共轭
的显微物镜,但问到无限
共轭
物镜的时候,突然有些懵逼,于是又系统的学习了一遍,明确了很多新的显微物镜设计规格。写出来,大家可以一起学习。
赵潇_小光光学
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2023-03-16 12:05
线性回归及
梯度下降
我们第一个学习的算法是线性回归,通过本篇可以看到这个算法的概况,更重要的是将会了解监督学习的完整流程。模型函数我们先从一个例子开始,假如我们拿到了这样一张表格,上面包含了纽约若干程序员的年薪:那么如果你的工作经验是3.5年,年薪应该是多少呢?显而易见,只有工作经验和年薪是不同,那我们就把这两项抽取出来,首先通过可视化简单的看看一下这两个的关系。我们将要用来描述这个回归问题的标记如下:代表训练集中实
帝都De雾霾
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2023-03-15 16:42
T4-深度学习介绍与反向传播机制
步骤选择神经网络模型评估选择最好结果反向传播通过链式法则,进行
梯度下降
。
Kairk996
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2023-03-15 05:26
深度学习之softmax损失函数
优化方法:
梯度下降
法,牛顿法机器学习一般包含两类参数:超参数和参数。超参数的数目通常不多,在10以内;参数的数目可能很多,如卷积神经网络中有近千万个参数
小码农--向日葵
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2023-03-15 02:47
Python
深度学习
梯度下降
(Gradient Descent)数学原理分析与实例
本文循序渐进描述
梯度下降
算法,从导数的几何意义开始聊起,如果熟悉微积分可以跳过,主要内容如下:一.导数的几何意义二.偏导数三.什么是梯度四.
梯度下降
算法是什么含义?为什么是?
_与谁同坐_
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2023-03-14 15:11
LogisticRegression & Maxent(面试准备)
接下来应用极大似然估计法估计模型参数:设:似然函数为:对数似然函数为:直接对求导是无法得到解析解的,因此采用
梯度下降
法或者拟牛顿法等方法优化。这里我们可以求解对各的梯度,为了推导简便,我们
单调不减
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2023-03-14 10:33
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