小批量梯度下降

导数、偏导数、梯度、方向导数、梯度下降、二阶导数、二阶方向导数

为了清晰理解，先对这几个术语对应的具体内容形式做了一个总结，如下：导数：函数（因变量对应实数值）偏导数：函数（因变量对应实数值）梯度：向量（向量的每一维对应偏导数）方向导数：函数（因变量对应实数值）梯度下降
大豆木南·2023-06-08 13:54

梯度下降和梯度上升

梯度上升与梯度下降-HIT-security-博客园梯度上升不管梯度下降还是梯度上升，随着迭代的进行，梯度都是在减小。
HELLOTREE1·2023-06-08 12:07

实验11 人工神经网络(2)

1.实验目的①掌握梯度下降法的优化算法；②能够使用tf.keras构建Sequential模型，完成多分类任务。
YoLo-8·2023-06-08 12:38

《李宏毅·机器学习》读书笔记（三）Gradient Descent 知识点补充2

image.png今天再把梯度下降的视频看了一遍，再次整理了一便思路。梯度下降主要是围绕批量梯度和随机梯度来进行讲解。其中包含了学习率，也就是移动的步长。
Spareribs·2023-06-08 02:47

2022年国赛高教杯数学建模E题小批量物料的生产安排解题全过程文档及程序

2022年国赛高教杯数学建模E题小批量物料的生产安排原题再现  某电子产品制造企业面临以下问题：在多品种小批量的物料生产中，事先无法知道物料的实际需求量。
数模竞赛Paid answer·2023-06-07 22:01

用Numpy实现简单的神经网络

目录数据预处理模型设计训练过程小批量随机梯度下降用numpy实现神经网络对波士顿房价进行预测假设房价和各影响因素之间能够用线性关系来描述：模型的求解即是通过数据拟合出每个wjw_jwj和bbb。
unseven·2023-06-07 18:56

神经网络实验---梯度下降法

本次实验主要目的是掌握梯度下降法的基本原理，能够使用梯度下降法求解一元和多元线性回归问题。
苏黎世卡·2023-06-07 17:50

神经网络实验---人工神经网络（2）

本实验目的主要是掌握梯度下降法的优化算法；能够使用tf.keras构建Sequential模型，完成多分类任务。
苏黎世卡·2023-06-07 17:50

工具类|快递物流的订阅与查询

这边考虑到我们是做自己小批量实物订单的追踪，每月1K的量级
c_zyer·2023-06-07 17:59

计划

常用优化器：1、Adam关联所有样本的梯度，便于求解全局最优解，始终含有前面梯度的信息，把前面的梯度传到后面优点：自动调节学习率，速度快，梯度传导2、梯度下降SGD批量梯度下降：用所有的样本更新参数，计算量大随机梯度下降
YEGE学AI算法·2023-06-07 12:15

机器学习之LASSO，岭回归

常用的梯度优化方法都可以拿来用，这里以梯度下降
甚也不会·2023-06-07 10:11

python-机器学习-波士顿房价回归分析

一、目的以波士顿房价数据集为对象，理解数据和认识数据，掌握梯度下降法和回归分析的初步方法，掌握模型正则化的一般方法，对回归分析的结果解读。
姓李与理性不可兼得·2023-06-07 07:46

ML算法——梯度下降随笔【机器学习】

文章目录11、梯度下降11、梯度下降梯度下降如何帮助参数优化？梯度下降是一种用于参数优化的常见方法。它的基本思想是通过迭代地更新参数，以减小损失函数|代价函数的值，从而找到一个最优解。
来杯Sherry·2023-06-07 05:41

TensorFlow应用示例（线性+非线性）

步骤分析：1.准备数据集：满足y=1.5x+2.3的100个样本2.建立线性模型：随机初始化w和by=w·x+b，目标：求出权重w和偏置b确定损失函数（预测值与真实值之间的误差）--均差误差梯度下降优化损失
十点半的毛毛雨·2023-06-07 03:26

机器学习常用激活函数

引入非线性激活函数，可使深层神经网络的表达能力更加强大优秀的激活函数应满足：非线性：多层神经网络可逼近所有函数可微性：通过梯度下降来更新参数单调性：激活函数单调，保证单层网络的损失函数是凹函数近似恒等性
十点半的毛毛雨·2023-06-07 03:25

2018校招——机器学习问题汇总

3LR的优化方法及区别，梯度下降有哪几种4LR的思想LR对输入和输出的分布假设5LR可以用来处理非线性问题么？怎么做？可以像SVM那样么？为什么？6LR模型为什么采用似然估计？
缄默笔记·2023-06-07 02:48

破解瓶颈流程，提升订单交付能力（企业数字化转型路径）

小批量多品种的接单模式，以及市场个性化定制的需求不断增大，给企业产销协调带来巨大的挑战。因此，建立行之有效的生产计划管理体系，成为企业获取竞争优势的重要筹码。
鼎捷智造·2023-06-07 02:19

机器学习：基于Kmeans聚类算法对银行客户进行分类

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法
i阿极·2023-06-06 22:42

机器学习：基于XGBoost对信用卡欺诈行为的识别

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法
i阿极·2023-06-06 22:32

2022-05-29

年的时间里，我打过交道的很多客户，无论是那些讲了一次内训课就结束了的，还是那些长期咨询的，在跟我第一次接触的时候，他们的供应链经理基本上都是这样来阐述他们自己的问题的：第一，我们跟别人不一样的，我们是多品种、小批量
TIM全面库存管咨询程晓华·2023-06-06 22:23

机器学习(六)：基于高斯贝叶斯对面部皮肤进行预测分析

专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预测机器学习(十四)：基
i阿极·2023-04-21 17:22

线性回归与梯度下降

一、单变量线性回归让我们通过一个例子来开始：这个例子是预测住房价格的，我们要使用一个数据集，数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我的数据集。波士顿房价我们将要用来描述这个回归问题的标记如下:代表训练集中实例的数量代表特征/输入变量代表目标变量/输出变量代表训练集中的实例代表第个观察实例代表学习算法的解决方案或函数也称为假设（hypothesis）单变
handsomemao666·2023-04-21 10:02

百度架构师手把手带你零基础实践深度学习 学习笔记

1.梯度下降梯度定义2.更新参数w1=w0-(gradient*lr)3.求导链式法则求导链式法则4.随机梯度下降算法原理随机梯度下降算法原理
半大人·2023-04-21 06:45

XGboost和GBDT的异同

基于二阶导：GBDT使用的是损失函数一阶导数，相当于函数空间中的梯度下降；而XGBoost还使用了损失函数二阶导数，相当于函数空间中的牛顿法。
熊猫姐姐90·2023-04-21 06:59

动手学深度学习(十一) NLP循环神经网络

假设是时间步的小批量输入，是该时间步的隐藏变量，则：
致Great·2023-04-20 10:06

深度学习优化方法

如有错误，感谢不吝赐教、交流文章目录一、梯度下降如何选择学习率不能太小不能太大二、小批量随机梯度下降如何选择批量大小不能太小不能太大总结三、常用优化方法SGDAdagradAdam实现大佬经验一、梯度下降如何选择学习率不能太小以缓慢的速度接近最优值
富有一文·2023-04-20 05:22

SAP MDG —— 使用DIF导入物料主数据 Part4 开发篇

文章目录通过CSV文件创建物料主数据的一些建议在DIF中使用CSV文件文件转换器类型BAdIBAdI示例代码测试DIF全篇总结通过CSV文件创建物料主数据的一些建议在StagingArea中创建/修改小批量的物料主数据
小狼Solar·2023-04-19 19:35

不调包，用python最简单的代码手写线性回归梯度下降算法

今天突发奇想，想自己用python原生代码写一个最简单的线性回归梯度下降算法来检验一下自己学得是否扎实。不写不知道，一写吓一跳，本来觉得自己公式啥的都可以手推了，结果写起来还是问题一大堆，比如：以前
septwolves2015·2023-04-19 18:51

基于随机梯度下降法的手写数字识别、epoch是什么、python实现

基于随机梯度下降法的手写数字识别、epoch是什么、python实现一、普通的随机梯度下降法的手写数字识别1.1学习流程1.2二层神经网络类1.3使用MNIST数据集进行学习注：关于什么是epoch二、
算法技术博客·2023-04-19 18:29

神经网络的SGD、Momentum、AdaGrad、Adam最优化方法及其python实现

classSGD:"""随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）"""def__init__(self,lr
算法技术博客·2023-04-19 18:58

来自清华的AdaSP：基于自适应稀疏成对损失的目标重识别

现有的成对损失密集地利用每个实例作为锚，并在小批量中
AI浩·2023-04-19 15:47

机器学习系列（十五）——梯度下降法的优势

梯度下降法的向量化在之前的学习中我们知道利用numpy模块的特性，将运算向量化能一定程度上加快运算速度，这里使用boston房产数据集，向量化后的梯度运算函数只有一行代码：defdJ(theta,X_b
Ice_spring·2023-04-19 11:43

loss波动变化，准确率变化也不大

答：在学习梯度下降的时候，要使得目标函数最小，则我们需要寻找最优的参数theta，theta的更新方式为：theta=theta-a*梯度（其中a是学习率）当学习率不合适的时候，可能就会出现如图的情况（
青峰不长存·2023-04-19 08:53

机器学习与深度学习（九）：梯度下降算法原理

从x通过W参数得到得分值，然后归一化，就得到了一个属于类别的概率值，之后再求出loss值。接下来就需要进行一个最优化的操作。从x到loss的过程称为前向传播。神经网络一般是通过BP算法（ErrorBackPropagation）求解的，即通过前向传播求出loss值，再通过反向传播去优化权重参数W值。前向传播完成之后，需要经过反向传播去优化W参数。
楠哥哥_0b86·2023-04-19 02:33

深度学习的一些基本概念—入门教程

文章目录深度学习的概念入门教程基础概念神经网络前向传播反向传播权重和偏置激活函数：损失函数优化器批处理常用模型卷积神经网络循环神经网络长短时记忆网络自编码器生成对抗网络实践中使用深度学习数据预处理监督学习模型非监督学习模型梯度下降法超参数调整模型评估模型部署结论深度学习的概念入门教程深度学习是一种人工智能技术
百年孤独百年·2023-04-19 01:30

机器学习 day04（梯度下降算法，学习率，偏导数，线性回归示意图）

1.梯度下降我们可以用一种更系统的方法，来找到一组w，b，使成本函数的值最小。
丿罗小黑·2023-04-19 00:45

单变量线性回归

主要是学习了梯度下降算法和线性回归算法。通过一个具体的例子引出的。回归问题通俗说就是学习算法通过学习训练集得到假设函数，用来预测，估计。而对于单变量的线性回归，他的假设函数是一种线性的方程。
Demons_hacker·2023-04-18 21:24

机器学习——回归与聚类算法

正规方程理解：X为特征值矩阵，Y为目标值矩阵，直接求到最好的结果（矩阵求导得极值再得最值）缺点：当特征过多过复杂时，求解速度太慢而且得不到结果梯度下降理解：为学习率，需要手动指定（超参数），旁边的整体表示
北边一颗小星星·2023-04-18 18:43

ardupilot 最优化算法

目录文章目录目录摘要1.最小二乘法1.1定义1.2基本思想1.3基本原理1.4举例子1.5最小二乘法和梯度法区别2.梯度下降法2.1什么是梯度2.2什么是梯度下降3.牛顿迭代法3.0牛顿迭代3.1牛顿基本原理
魔城烟雨·2023-04-18 11:01

线性回归从零开始实现

文章目录准备数据数据生成数据处理模型初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法：小批量随机梯度下降优化器训练过程完整代码总结准备数据根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集，线性模型参数=[2,−3.4
富有一文·2023-04-17 22:14

梯度下降算法详细介绍

梯度下降算法目录1.基础性知识介绍1.1损失函数1.2梯度下降算法介绍1.3多参数函数举例2.梯度下降算法具体实现2.1算法公式2.2算法推倒流程2.3补充说明1.基础性知识介绍1.1损失函数梯度下降算法和正规方程都是作为优化算法
皮皮皮皮皮皮皮卡乒·2023-04-17 20:20

python和向量化

为什么要向量化：使用for循环运行时间是使用向量运算运行时间的约300倍我们把整个逻辑回归中的for循环尽可能用矩阵运算代替，对于单次迭代，梯度下降算法流程如下所示：Z=np.dot(w.T,X)+bA
泽野千里wmh·2023-04-17 18:34

逻辑回归与梯度下降法

逻辑回归：是用来进行分类的。逻辑回归的线性预测输出可以写成：y^=wTx+b引入Sigmoid函数，让输出限定在[0,1]之间，y^=Sigmoid(wTx+b)=σ(wTx+b)单个样本损失函数：L(y^,y)=−(ylogy^+(1−y)log(1−y^))对逻辑回归进行梯度计算。对单个样本而言，逻辑回归Lossfunction表达式如下：首先，该逻辑回归的正向传播过程非常简单。根据上述公式，
泽野千里wmh·2023-04-17 18:00

【剑指offer】反向传播

1*1卷积的作用文章目录系列文章目录什么是反向传播反向传播的过程部分过程详解（1）前向传播（2）计算梯度和更新参数代码理解什么是反向传播深度学习中的反向传播（Backpropagation）是一种基于梯度下降法的优化方法
.别拖至春天.·2023-04-17 16:48

TensorFlow（6）- 神经网络优化算法

1、引言今天要介绍的是如何通过反向传播算法（backpropagation）和梯度下降算法(gradientdecent）调整神经网络中参数的取值。
Jesse_jia·2023-04-17 16:31

做生意的周期

其中研发和调试、小批量试验最后到批量生产3.将产品存入库房。等待销售去打开市场4.出售产品。5.收到客户的货款其中1~3为应付款天数，也叫作产品库存周转天数；4~5为平均收现天数，也叫缺钱天数
王君业·2023-04-17 14:19

梯度下降法

梯度下降法梯度下降法(一)目的和原因(二）公式与理解全量梯度下降（一）公式与理解随机梯度下降梯度下降法的困难与挑战代码实战梯度下降法与优化（一）全量梯度下降法（二）随机梯度下降法梯度下降法(一)目的和原因目的
零点呀·2023-04-17 08:25

【PyTorch】第三节：反向传播算法

知识点⛳⚽正向传播算法⚽梯度下降算法⚽反向传播算法正向传播算法⏩在讲解反向传播算法之前，让我们先来讲解一下正向传播。
让机器理解语言か·2023-04-17 01:38

多项特征集（Multiple Feature）

通常的表示方法所以，假设函数将变成：代价函数如果规定x0的值为1那么假设函数可以写成：矩阵表示法此时，针对代价函数的梯度下降算法的θj的赋值应为：x0已经人为规定值为1
马光98·2023-04-17 01:35

《从0到1学习spark》-- RDD

比如机器学习中ALS、凸优化梯度下降等。这些都需要基
小强的进阶之路·2023-04-16 23:20
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