小批量梯度下降

吴恩达《机器学习》6-4-＞6-7:代价函数、简化代价函数与梯度下降、高级优化、多元分类:一对多

一、代价函数逻辑回归的代价函数是用来度量模型预测与实际结果之间的差异的。与线性回归使用均方误差不同，逻辑回归使用的代价函数在数学上更为复杂。为了理解逻辑回归的代价函数，首先要明白逻辑回归的假设函数：ℎ()=1/(1+^(-^))这个函数将输入映射到0到1之间的概率值，表示属于正类别的概率。代价函数的定义如下：()=−1/∑[⁽ⁱ⁾log(ℎ(⁽ⁱ⁾))+(1−⁽ⁱ⁾)log(1−ℎ(⁽ⁱ⁾))]其
不吃花椒的兔酱·2023-11-06 21:13

逻辑回归之深入浅出

欢迎关注本人的微信公众号AI_EngineLogisticRegression算法原理一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数（损失函数）的方法，运用梯度下降或其他优化算法来求解参数
AI_Engine·2023-11-06 15:31

算法理论笔记

算法偏差方差马尔科夫链蒙特卡罗法矩阵子空间主成分分析决策树boost支持向量机朴素贝叶斯神经网络卷积神经网络循环神经网络推荐系统最优化方法微分方法根据极值必要条件，求f′(x)=0{f}'(x)=0f′(x)=0的根梯度下降法设参数为
__Akira__·2023-11-06 13:22

（4）【轨迹优化篇】基于优化理论，梯度下降迭代优化使得轨迹形变方法--Teb_planner、MinimumSnap轨迹生成与优化、无人机的硬软约束后端轨迹优化

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、梯度下降轨迹优化的泛型过程【约束优化问题】1.优化泛型原理2.优化泛型步骤（1
盒子君~·2023-11-06 13:15

[2023.07.09]dreamfusion概述及背景，以及diffusion model相关知识

在类似DeepDream的过程，使用梯度下降优化这个loss随机初始化的3d模型（一个损失函数同时用在两个位置？）。1).
FridaNN·2023-11-06 02:50

基于前馈神经网络完成鸢尾花分类

目录1小批量梯度下降法1.0展开聊一聊~1.1数据分组1.2用DataLoader进行封装1.3模型构建1.4完善Runner类1.5模型训练1.6模型评价1.7模型预测思考总结参考文献首先基础知识铺垫
熬夜患者·2023-11-06 01:00

第二周 - Octave/Matlab Tutorial

向量化实现（Vectorialimplementation）将for循环转为向量化计算梯度下降转为向量化计算梯度下降公式梯度下降向量化实现公式梯度下降向量化公式推导
sakura_na·2023-11-06 00:17

Pytorch实现线性回归

模型y=x*w+b,使用Pytorch实现梯度下降算法，构建线性回归模型importtorchimportsys#3行1列的二位tensorx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0
Singcing·2023-11-05 20:39

2019-01-29 随机梯度下降(stochastic gradient descent)

随机梯度下降的思想也可以应用于线性回归、逻辑回归、神经网络或者其他依靠梯度下降来进行训练的算法中。
奈何qiao·2023-11-05 19:07

笔记-软考高项+中项-错题笔记汇总5

错题笔记汇总5，中项+高项1.物流柔性化物流柔性化战略是指为了实现物流作业适应消费需求的“多品种、小批量、多批次、短周期”趋势,灵活地组织和实施物流作业。
Zen.Wu·2023-11-05 13:24

Python机器学习算法入门教程（第二部分）

七、梯度下降求极值在Python机器学习算法入门教程（第一部分）中的第六部分：线性回归：损失函数和假设函数一节，从数学的角度解释了假设函数和损失函数，我们最终的目的要得到一个最佳的“拟合”直线，因此就需要将损失函数的偏差值减到最小
别致的SmallSix·2023-11-05 11:57

AndrewNG Coursera课程编程作业（一）梯度下降求解线性回归

);%导入的数据文件为用逗号隔开的两列，第一列为x，第二列为yX=data(:,1);y=data(:,2);%可以尝试绘图%figure;plot(x,y);m=length(y);数据分布图如下：梯度下降前的数据预处理与设置
UnderStorm·2023-11-05 03:10

机器学习算法基础-day03-线性回归

如何生成可参考右边的帮助文档机器学习算法基础-day035.回归算法5.1回归算法-线性回归分析5.1.1线性模型5.1.2损失函数(误差大小)5.1.3最小二乘法之正规方程(不做要求)5.1.4最小二乘法之梯度下降
weixin_47049321·2023-11-04 23:45

[下] 线性回归（线性回归、损失函数、优化算法：正规方程，梯度下降、Boston房价预测、欠拟合和过拟合、正则化、岭回归、模型保存与模型加载）

6.梯度下降和正规方程的对比问题梯度下降正规方程学习率需要选择合适的学习率不需要求解特点需要多次迭代求解一次运算得出线性问题可以解决可以解决非线性问题可以解决不可以解决时间复杂度难以直接给出的（受到初始值
Le0v1n·2023-11-04 23:15

线性回归及梯度下降

线性回归2.1线性回归简介1.定义利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式2.表示方式:h(w)=w1x1+w2x2+w3x3+…+b=W转置x+b3.分类线性关系非线性关系2.2线性回归api初步使用1.apisklearn.linear_model.LinearRegression()属性:LinearRegression.coef_：回
一什么欧·2023-11-04 23:45

【线性回归、正规方程、梯度下降、正则化、欠拟合和过拟合、岭回归】

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/354751、线性回归1.1线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式线性回归(Linearregre
qq_43479892·2023-11-04 23:44

机器学习(10)--线性回归（正规方程/梯度下降/岭回归/欠拟合过拟合）

线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：线性回归定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合，是迭代的算法迭代体现在三个方面：【优化是寻找最优的w】一元线性回归：涉及到的变量只有一个多元线性回归：涉及到的变量两个或两个以上多项式回归：尽管独立特征变量只有一个，但包含x^2,x^3这种特征变量的次方项的线
Ona_Soton·2023-11-04 23:13

【机器学习】正规方程与梯度下降API及案例预测

正规方程与梯度下降API及案例预测文章目录正规方程与梯度下降API及案例预测1.正规方程与梯度下降正规方程（NormalEquation）梯度下降（GradientDescent）2.API3.波士顿房价预测
麦当当爷爷·2023-11-04 23:12

tensorflow2.0学习笔记：回调函数(callbacks)

EarlyStopping:当梯度下降速度慢的时候，提前终止训练ModelCheckpoint:保存模型Tensorboard:训练过程可视化工具importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt
凿井而饮·2023-11-04 16:27

动手学深度学习：2.线性回归pytorch实现

动手学深度学习：2.线性回归pytorch实现1.手动构造数据集2.小批量读取数据集3.定义模型和损失函数4.初始化模型参数5.小批量随机梯度下降优化算法6.训练完整代码Q&A1.手动构造数据集importtorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2ltrue_w
shlyyy·2023-11-04 16:38

动手学深度学习：1.线性回归从0开始实现

动手学深度学习：1.线性回归从0开始实现1.手动构造数据集2.小批量读取数据集3.初始化模型参数4.定义模型和损失函数5.小批量随机梯度下降更新6.训练完整代码1.手动构造数据集根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集
shlyyy·2023-11-04 16:06

动手学深度学习——多层感知机

每一层都输出到上面的层，直到生成最后的输出——多层感知机（multilayerperceptron，MLP）:输入：X∈，表示n个样本的小批量，每个样本具有d个
和星星作伴_·2023-11-04 08:07

线性回归全解析: 从基础理论到 Python 实现

关键概念因变量自变量线性关系基本的线性方程表达式理解多变量回归误差项和损失函数误差项均方误差(MSE)最小二乘法什么是最小二乘法最小二乘法思想详细推导线性回归的模型假设线性关系独立性同方差性正态分布误差梯度下降工作原理梯度下降的公式梯度下降的变种学习率线性回归实现波士顿放假预测手搓线性回归概述线性回归
我是小白呀·2023-11-04 07:48

机器学习实战 梯度上升 数学推导_机器学习实战 原理/代码：Gradient-Descent（梯度下降）...

要梯度下降，则加负号，前面乘以一个系数，控制每次移动的步长有可能找到的是：局部最优解implementation：找到这个二次函数的最低点。（梯度下降法）首先：lossfunction是啥？
weixin_39936792·2023-11-04 02:08

svm和梯度下降_解决svm随机梯度下降和铰链损失

svm和梯度下降介绍(Introduction)ThispostconsiderstheverybasicsoftheSVMprobleminthecontextofhardmarginclassificationandlinearlyseparabledata.Thereisminimaldiscussionofsoftmarginsandnodiscussionofkerneltricks
weixin_26704853·2023-11-04 02:38

学习记录：使用matlab初步实现SGD（随机梯度下降法）

【介绍】最近接触的文献是关于SGD（随机梯度下降法）的，需要了解SGD细节和思想的可以参考这篇文章：https://blog.csdn.net/pengjian444/article/details/71075544
Zy Fan·2023-11-04 02:05

人工智能基础_机器学习017_SGD随机梯度下降求解多元一次方程_以及求解多元一次方程---人工智能工作笔记0057

,其实就是几行几列对吧然后,比如上面这个是100行,9列,其实对应我们的方程上,就是8元一次方程,w1到w8加上w0一共9列,然后有100个样本,也就是100行数据对吧然后我们来看一下我们用SGD随机梯度下降来实现一个一元一次方程
脑瓜凉·2023-11-04 01:02

aps自动排产劳力调度的解决方案

什么是劳力调度，简单来讲这些都是计划调度与车间主任与班组长天天想要解决的难题，尤其是在需求不确定，导致生产计划不断变化，多品种小批量甚至个性化定制的产品越来越多的的情况下。
清泉石上流可否·2023-11-04 01:11

APS高级排产计划自动详细安排

相应的，生产方式也正在发生着巨大的变革，传统的大批量生产正逐步向多品种、小批量甚至顾客大量定制的生产方式方向转变。
安达发·2023-11-04 01:37

16.深度学习之优化算法-2

RMSProp算法将目标函数自变量中每个元素的学习率通过按元素运算重新调整，然后更新自变量16.2AdaDelta算法16.3Adam算法Adam算法结合了动量优化和RMSProp的思想算法动量变量将小批量随机梯度按元素平方后的项做指数加权移动平均得到由于将中的元素
大勇任卷舒·2023-11-03 22:26

2020-02-28小刘科研笔记之以2 um线宽为例，浅析紫外光刻之多种曝光模式

一、实验设备介绍SUSS紫外光刻机是设计用于实验室研发，小批量生产的高分辨率光刻系统。
小刘学光电·2023-11-03 17:20

机器学习考试复习

文章目录绪论机器学习能干什么机器学习的发展神经网络发展有三次高峰手写字符识别国际象棋总结机器学习算法分类学习路线LinearRegression问题和模型模型表示损失函数符号表示优化损失函数解析式求导什么时候X^T*X不可逆梯度下降法关于梯度下降算法的一些细节判断题梯度下降法
三三三三三三外·2023-11-03 14:19

机器学习线性回归算法实验报告_机器学习系列 4：线性回归的梯度下降算法

之前我们已经学过了线性回归、代价函数和梯度下降，但是他们就像一个人的胳膊和腿，只有组合在一起才会成为一个「完整的人」，这个「完整的人」就是一个机器学习算法，让我们一起来学习第一个机器学习算法吧。
weixin_40004960·2023-11-03 14:04

excel计算二元线性回归_用人话讲明白梯度下降Gradient Descent（以求解多元线性回归参数为例）...

文章目录1.梯度2.多元线性回归参数求解3.梯度下降4.梯度下降法求解多元线性回归梯度下降算法在机器学习中出现频率特别高，是非常常用的优化算法。本文借多元线性回归，用人话解释清楚梯度下降的原理和步骤。
weixin_39527372·2023-11-03 14:34

机器学习过程记录（二）之线性回归、梯度下降算法

1.线性回归的概念引入2.线性回归与Excel3.线性回归的算法3.1梯度下降法3.2模型分析3.3损失函数（lostfunction）4.开发算法，让程序计算出m和b(y=mx+b)4.1简化模型4.2
穿越前线·2023-11-03 14:01

机器学习 之 线性回归 平方损失函数 和 梯度下降算法 公式推导

1.线性回归LinearRegression现在给出一个数据集(a1,b1)(a2,b2)......(an,bn)(a_1,b_1)(a_2,b_2)......(a_n,b_n)(a1,b1)(a2,b2)......(an,bn)，在这个线性回归模型中假设样本和噪声都服从高斯分布。问题需要根据给出的散点拟合一个最佳的一次函数即：h=θ1x+θ0h=\theta_1x+\theta_0h=θ1
学习溢出·2023-11-03 14:00

人工智能基础_机器学习013_三种梯度下降对比_线性回归梯度下降更新公式_对梯度下降函数求偏导数_得到---人工智能工作笔记0053

这里批量梯度下降,就是用准备的所有样本数据进行梯度下降计算.然后小批量梯度下降就是使用比如我一共有500个样本,那么我从中拿出50个样本进行梯度下降计算.然后随机梯度下降,更厉害,从一共有500个样本中
脑瓜凉·2023-11-03 14:55

机器学习_梯度下降法（BGD、SGD、MBGD）

除了最小二乘法求解损失函数之外，梯度下降法是另一种求解损失函数的方法。
Mr_WangAndy·2023-11-03 12:47

Python 批量梯度下降 BGD 代码实现 笔记

回顾梯度下降流程#1初始化θ\thetaθ#2求gradient#3θt+1=θt−α•g\theta^{t+1}=\theta^{t}-\alpha•gθt+1=θt−α•g#4ggg收敛批量梯度下降
Lu君·2023-11-03 12:16

梯度下降算法_批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、小批量梯度下降(MBGD)

梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着3种不同的形式：批量梯度下降（BatchGradientDescent）、随机梯度下降（StochasticGradientDescent）、小批量梯度下降
weixin_39945789·2023-11-03 12:46

python sklearn 梯度下降法_机器学习之梯度下降分析（python）

梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。
weixin_39720865·2023-11-03 12:16

机器学习之随机梯度下降、批量梯度下降、小批量梯度下降

一元线性回归模型举例：以房屋面积预测房屋价格假设函数可以设置为：一元线性回归代价函数图像每一个预测值都与真实值存在一个差距，差距的平方和就可以作为一个代价函数。因此代价函数为：如下图所示（为方便观察，做了一个截断）代码为：frommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfig=plt
繁华三千东流水·2023-11-03 12:14

人工智能基础_机器学习015_BGD批量梯度下降代码演示_在批量梯度下降中使用逆时衰减---人工智能工作笔记0055

然后我们用代码来演示一下BGD批量梯度下降,首先启动jupyternotebook然后我们新建一个文件新建文件夹,然后新建一个python文件然后我们这里用一元一次方程进行批量梯度下降.importnumpyasnp
脑瓜凉·2023-11-03 12:42

图神经网络：PYG库基本操作

文章目录一.图的数据处理二.常见的基准数据集三.小批量的计算方式四.数据变换五.后记一.图的数据处理导入对应的库fromtorch_geometric.dataimportDataimporttorch
Q天马A行空Q·2023-11-03 10:50

3.线性神经网络-3GPT版

1R1R2R^2R2目录知识框架No.1线性回归+基础优化算法一、线性回归1、买房案例2、买房模型简化3、线性模型4、神经网络5、损失函数6、训练数据7、参数学习8、显示解9、总结二、基础优化算法1、梯度下降
霸时斌子·2023-11-03 06:23

吴恩达深度学习--logistic回归中的梯度下降法

如果要对一个例子进行梯度下降，需要用公式算出dz,然后算出dw1、dw2、db，然后进行更新w1、w2、b我们关心得J（w,b）是一个平均函数，这个损失函数L。
862180935588·2023-11-03 04:14

SLAM就业问题汇总复习

5.梯度下降法，牛顿法和高斯牛顿法优劣。6.边缘检测算子。Canny，Sobel，Laplace。7.BA算法的流程。8.SVO中深度滤波器原理。9.某个SLAM框架工作原理，优缺点，改进。
zkk9527·2023-11-02 23:36

人工智能与机器学习---梯度下降法

一、梯度下降法1、概述梯度下降（gradientdescent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。
鄧丫丫·2023-11-02 22:33

最速下降法极小化rosenbrock函数 代码_应该没有比这更全面的“梯度下降”总结了。...

在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降(GradientDescent)是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。今天小天就对梯度下降法做一个完整的总结。
weixin_39994806·2023-11-02 22:03

机器学习中为什么需要梯度下降_机器学习数值优化入门：梯度下降

今天我们尝试用最简单的方式来理解梯度下降，在之后我们会尝试理解更复杂的内容，也会在各种各样的案例中使用梯度下降来求解(事实上之前线性回归模型中我们已经使用了它)，感兴趣的同学欢迎关注后续的更新(以及之前的内容
weixin_39913141·2023-11-02 22:03
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