小批量梯度下降

【深度学习实验】网络优化与正则化（五）：数据预处理详解——标准化、归一化、白化、去除异常值、处理缺失值

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、优化算法0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法
QomolangmaH·2023-11-16 04:48

机器学习的线性回归与非线性回归

一元线性回归回归分析用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联一元线性回归包括一个自变量和一个因变量如果包含两个以上的自变量，则称为多元线性回归代价函数（损失函数）损失函数的最终目的是为了使得误差平方和最小用梯度下降法求解线性回归训练模型过程中不断重复这个语句学习率的值不能太小
托比-马奎尔·2023-11-15 23:40

MES帮助企业智能化改造，提高企业生产透明度

企业的生产受到了市场订单的密度的影响，无论是多品种大量、多品种批量、多品种小量还是单件生产，军品和民品生产企业都逐步转变成了多品种小批量的生产模式。
慧都科技智能制造·2023-11-15 19:05

MES目前应用很多，为什么APS计划排程系统应用很少？

1、提高订单准时交货率，提高客户满意度2、缩短生产制造周期，提高生产效率3、多品种、小批量、以销定产，快速解决插单、急单预测交期问题4、减少物料采购提前期，减少备料5、减少停工待料、减少机台换线、换模次数
慧都科技智能制造·2023-11-15 16:28

20. 深度学习 - 多层神经网络

之前两节课的内容，我们讲了一下相关性、显著特征、机器学习是什么，KNN模型以及随机迭代的方式取获取K和B，然后定义了一个损失函数（loss函数），然后我们进行梯度下降。
茶桁·2023-11-15 08:56

【深度学习实验】网络优化与正则化（四）：参数初始化及其Pytorch实现——基于固定方差的初始化（高斯、均匀分布），基于方差缩放的初始化（Xavier、He），正交初始化

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、优化算法0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法
QomolangmaH·2023-11-15 06:09

【深度学习实验】网络优化与正则化（三）：随机梯度下降的改进——Adam算法详解（Adam≈梯度方向优化Momentum+自适应学习率RMSprop）

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法
QomolangmaH·2023-11-15 06:34

《机器学习》西瓜书课后习题3.3——python实现对率回归

《机器学习》西瓜书课后习题3.3——python实现对率回归（梯度下降法）《机器学习》西瓜书P69：3.3编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0a上的结果首先我们回归一下什么的是对率回归？
Yozu_Roo·2023-11-14 23:10

Tensorflow基础学习笔记

为了使损失函数得到最小值，我们有很多方法，诸如最小二乘法、梯度下降法等。步骤：选择模型确定数据模型：拟合数据的最优模型确定成本函数：比较
Super_CCo·2023-11-14 22:38

人工智能基础_机器学习026_L1正则化_套索回归权重衰减梯度下降公式_原理解读---人工智能工作笔记0066

L1正则化对吧,然后我们看这里L1正则化的公式是第二个,然后第一个是原来的线性回归,然后最后一行紫色的,是J=J0+L1对吧,其实就是上面两个公式加起来然后我们再去看绿色的第一行,其实就是原来线性回归的梯度下降公式
脑瓜凉·2023-11-14 13:16

【转载】Pytorch模型实现的四部曲

由于是二分类问题，仍然采用BCELoss函数；此处采用随机梯度下降。④周期性训练这一步和之前
♡Coisíní♡·2023-11-14 05:43

Adversarial Training Methods for Deep Learning: A Systematic Review

AdversarialTrainingMethodsforDeepLearning:ASystematicReview----《面向深度学习的对抗训练方法:系统回顾》摘要  通过快速梯度符号法(FGSM)、投影梯度下降法
今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-13 21:27

梯度下降推导及案例

场景引入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(i.e.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。
鲸可落·2023-11-13 18:06

22[NLP训练营]Word2Vec

GlobalGenerationvsLocalGenerationIntuitionofWord2Vec参数θ目标函数的形式AnotherFormulationNegativeSamplingSG的负采样负采样的梯度下降
oldmao_2000·2023-11-13 03:49

python牛顿迭代公式_python使用梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值实例

Rosenbrock函数的定义如下：其函数图像如下：我分别使用梯度下降法和牛顿法做了寻找Rosenbrock函数的实验。
weixin_39989384·2023-11-12 21:29

2020年MathorCup数学建模D题新零售目标产品的精准需求预测解题全过程文档加程序

在这类特殊需求的推动下，新零售企业的生产模式逐步向多品种、小批量
数模竞赛Paid answer·2023-11-12 21:06

4. 深度学习——优化函数

详细讲解优化函数优化函数总结梯度下降算法的batchsize总结本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。
qq_32468785·2023-11-12 18:56

CS224W6.2——深度学习基础

从将机器学习表述为优化问题开始，介绍了目标函数、梯度下降、非线性和反向传播的概念。文章目录1.大纲2.优化问题2.1举例损失函数3.如何优化目标函数？
阿牛大牛中·2023-11-12 16:04

人工智能基础_机器学习024_梯度下降进阶_L1正则可视化图形---人工智能工作笔记0064

然后我们就来用代码实现一下L1正则的可视化,我们来看看首先导入importnumpyasnp数学计算importmatplotlib.pyplotasplt画图用的然后我们把L1正则的公式写出来可以看到L1的正则其实就是w1和w2的绝对值相加对吧然后这里我们写一个公式:f(x,y)=|x|+|y|#令f(x,y)=0我们来绘制图形，在平面中我们使得0=/x/+/y/#我们假设x,y都是大于零#那么
脑瓜凉·2023-11-12 09:28

使用Arduino开发ESP32（18）：使用Preferences保存数据

文章目录目的基础说明使用演示基础读写键值查询键值删除剩余空间获取支持的数据类型存在的问题总结目的对于传统的单片机来说我们如果要固化保存小批量的数据的话通常会使用EEPROM，在ArduinocorefortheESP32
Naisu Xu·2023-11-11 23:01

【机器学习基础】(二)：理解线性回归与梯度下降并做简单预测

预测从瞎猜开始按上一篇文章所说，机器学习是应用数学方法在数据中发现规律的过程。既然数学是对现实世界的解释，那么我们回归现实世界，做一些对照的想象。想象我们面前有一块塑料泡沫做的白板，白板上分布排列着数枚蓝色的图钉，隐约地它们似乎存在着某种规律，我们试着找出规律。白板上的图钉（数据）如上图所示，我们有没有一种方法（数学算法）来寻找规律（模型解释）呢？既然不知道怎么做，那我们瞎猜吧！我拿起两根木棒在白
风度78·2023-11-11 17:49

机器学习算法学习笔记：线性回归

文章目录一、理论篇1、回归分析2、一元线性回归3、代价函数4、梯度下降法4、多元线性回归6、标准方程法7、多项式回归8、特征缩放9、BGD、SGD和MBGD的比较10、正则化回归10.1岭回归10.2LASSO
Jason Hwang·2023-11-11 17:48

logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）

于是的更新方式为：（5）将（5）式带入（4）式，得：梯度下降GD的更新方式,使用全部样本：（6）当样本不多的时候，可以选择这个方法随机梯度下降：每次只取一个样本，则的更新方式
weixin_30279671·2023-11-11 17:39

机器学习算法——线性回归与非线性回归

目录1.梯度下降法1.1一元线性回归1.2多元线性回归1.3标准方程法1.4梯度下降法与标准方程法的优缺点2.相关系数与决定系数1.梯度下降法1.1一元线性回归定义一元线性方程y=ωx+by=\omegax
哈密瓜Q·2023-11-11 13:36

深度学习——激活函数（函数，函数图像，优缺点，使用建议）

可微性：优化器大多用梯度下降更新参数。单调性：当激活函数是单调的，能保证单层网络的损失函数是凸函数。近似恒等性：
plasma-deeplearning·2023-11-11 01:13

2021.10.07 学习周报

解决方法：对输入数据和中间层的数据进行归一化操作，这种方法可以保证网络在反向传播中采用随机梯度下降（SGD），从而让网络达到收敛。但这种方法只对几十层的网络有用，为了让更深的网络也达到训练
李加号pluuuus·2023-11-10 22:37

吴恩达机器学习4--正则化(Regularization)

而中间的模型似乎最合适在分类问题中：就以多项式理解，的次数越高，拟合的越好，但相应的预测的能力就可能变差正则化线性回归正则化线性回归的代价函数为：正则化线性回归的梯度下降算法为：可以看出，正则化线性回归的梯度下降算法的变化在于
吓得我泰勒都展开了·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习--线性/逻辑回归正则化

正则化线性回归、逻辑回归文章目录正则化线性回归、逻辑回归1、正则化线性回归2、正则化的逻辑回归模型1、正则化线性回归对于线性回归的求解，我们之前推导了两种学习算法：一种基于梯度下降，一种基于正规方程。
W_Y_J_love·2023-11-10 17:52

机器学习正则化

L2正则化含义  在对W进行梯度下降时，对于第l层的参数W
忆南妄北·2023-11-10 14:18

【机器学习】什么是正则化？如何在线性回归和逻辑回归中使用正则化

正则化在线性回归和逻辑回归中也有相似之处，进行梯度下降时的公式都是相似的，只是定义不同。一、正则化1什么是
晓亮.·2023-11-10 14:47

题解 | #使用梯度下降对逻辑回归进行训练#

题解|#三元操作符#`timescale1ns/1nsmoduletop_module(input[7:0]a,b,c,d,output[7:0]题解|#农场的奶牛分组#importjava.util.*;publicclassSolution{/***代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，3小红结账python大家一起吃饭的时候，总是小红先付钱，然后大家再把钱转给小红。现在小红有张账单
2301_79125642·2023-11-10 09:28

【机器学习基础】优化算法详解

导语在学习机器学习的过程中我们发现，大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优化，从而训练出最好的模型，梯度下降是最基本的优化算法。
风度78·2023-11-10 04:08

深度学习 - 构建多层感知器

这里写目录标题一，tf.kears.Dense()实现线性回归（梯度下降法）1，读取数据2，构建全连接模型（单层）二，构建多层感知器（神经网路）三，逻辑回归的实现importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastftf
壮壮不太胖^QwQ·2023-11-09 17:52

第六章《凸优化核心过程:真正搞懂梯度下降过程》

优化问题可以分为凸优化问题和非凸优化问题，凸优化问题是指定义在凸集中的凸函数最优化的问题，典型应用场景就是目标函数极值问题的求解。凸优化问题的局部最优解就是全局最优解，因此机器学习中很多非凸优化问题都需要被转化为等价凸优化问题或者被近似为凸优化问题。6.1通俗讲解凸函数6.1.1什么是凸集凸集表示一个欧几里得空间中的区域，这个区域具有如下特点:区域内任意两点之间的线段都包含在该区域内;更为数学化的
Mamong·2023-11-09 14:03

机器学习 实验1：线性回归及岭回归

本次实验需要用到的数据集包括：ex1data1.txt-单变量的线性回归数据集ex1data2.txt-多变量的线性回归数据集评分标准如下：目录实验1：线性回归及岭回归介绍1单变量线性回归1.1绘制数据1.2梯度下降
满地都是六便士他却抬头看向了月亮·2023-11-08 23:59

机器学习笔记(3)

Adam算法Adam主要是用于梯度下降方面的优化,在不同的参数中给定不同的下降速率α主要应用在compile方面,加了一个优化器,初始学习速率是0.001,在运行时会自我调整精确度和召回率P,R调和均值
半岛铁盒@·2023-11-08 19:30

Day2-多变量线性回归理论+python实战

声明：仅为个人学习笔记，如有误及侵权请私信联系文章目录1、多功能1.1多变量声明及定义1.2简化2、多元梯度下降法3、多元梯度下降法演练1-特征缩放3.1归一化4、多元梯度下降法演练2-学习率4.1α选择技巧
SupAor·2023-11-08 19:27

第二章： 多变量线性回归

多元梯度下降这是单变量和多变量的梯度算法对比图，其实从中可以看出来如果
PyBigStar·2023-11-08 19:56

1-线性回归之单变量线性回归基本原理的python实现

文章目录单变量线性回归基本原理的python实现1大环境准备2jupyter工作路径的更改3单变量线性回归2.1数据读取2.2特征构造2.3其他准备2.4线性回归主体2.4.1计算代价函数2.4.2梯度下降
骑着蜗牛环游深度学习世界·2023-11-08 19:54

单变量线性回归——梯度下降MATLAB实现

此处引入梯度下降算法
Phyllis_C·2023-11-08 19:23

人工智能一种现代的方法 第四章 非经典搜索 上（局部搜索）

文章目录人工智能一种现代的方法第四章非经典搜索上前言4.1局部搜索4.1.1爬山法4.1.2爬山法变形4.1.3模拟退火搜索4.1.4局部束搜索4.1.5遗传算法4.2连续空间的局部搜索4.2.1梯度下降
一只大小菜·2023-11-08 19:19

【机器学习1】特征工程

在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但
猫头不能躺·2023-11-08 11:14

机器学习之回归模型

机器学习（二）之回归模型回归模型线性回归模型步骤step1：模型假设——线性模型step2：模型评估——损失函数step3：最佳模型——梯度下降选择其他更复杂的1元N次线性模型步骤优化合并法引入更多参数正则化回归模型回归模型
VinMemory·2023-11-08 07:08

最速下降法

目录前言一、梯度下降相关数学概念二、最速下降法实战2.1、例图12.2、Matlab代码实现2.3、例题2三、小结前言最速下降法，在SLAM中，作为一种很重要求解位姿最优值的方法，缺点很明显：迭代次数太多
韩师兄_·2023-11-08 07:15

【机器学习】梯度下降预测波士顿房价

文章目录前言一、数据集介绍二、预测房价代码1.引入库2.数据3.梯度下降总结前言梯度下降算法学习。
木木牙·2023-11-08 06:38

关于学习《机器学习算法代码实现》的问题，主要使用的是sklearn工具包遇到的问题汇总

多项式回归——拟合非线性函数在之前的学习中我们比较了三种策略：批量梯度下降,随机梯度下降，和小批量梯度下降MiniBatch方法，根据效果显示，批量梯度下降得到的拟合效果最好，直接逼近最优theta,但是缺点是速度太慢
不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:39

热重启的随机梯度下降

看了CSDN的一些博客感觉讲的都不是很清晰，这里简单分析一下：首先基于热重启的学习率衰减策略可以说是余弦退火衰减策略的进化。余弦退火学习率衰减策略在整个训练过程持续衰减直到学习率为0，那么当损失函数的值陷入局部最优值的时候，越来越小的学习率显然难以跳出局部最优值。而热重启很好地解决了这个问题，先摆上公式和图像：首先利用大白话讲一下为什么叫“热重启”，“重启”指的是每间隔TiT_iTi次迭代学习率重
Legolas~·2023-11-07 10:47

【学习率调整】学习率衰减之周期余弦退火 （cyclic cosine annealing learning rate schedule）

1.概述在论文《SGDR:StochasticGradientDescentwithWarmRestarts》中主要介绍了带重启的随机梯度下降算法（SGDR），其中就引入了余弦退火的学习率下降方式。
姚路遥遥·2023-11-07 10:44

机器学习——回归

目录一、线性回归1、回归的概念（Regression、Prediction）2、符号约定3、算法流程4、最小二乘法（LSM）二、梯度下降梯度下降的三种形式1、批量梯度下降（BatchGradientDescent
七七喝椰奶·2023-11-07 09:08

线性回归与线性拟合的原理、推导与算法实现

拟合常用的方法有最小二乘法、梯度下降法、高斯牛顿（即迭代最小二乘）、列-马算法
想做后端的前端·2023-11-06 21:06
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