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梯度下降法姿态解算
机器学习笔记(3)
github.com/Starscoder/Machine_LearningHomework/blob/master/MyPredict_PM2.5.ipynb,学习了利用pandas切片,以及利用ada
梯度下降法
计算
trying52
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2023-03-30 12:22
深度学习讲稿(26)
5.4随机和完全的比较在之前的小节中(参见5.2节),我们已经知道完全
梯度下降法
的算法逻辑是对所有数据条都计算其代价函数的梯度值,然后利用此梯度值的平均值来更新神经网络的权重。
山岳之心
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2023-03-30 10:27
深度学习实战视频教程+资料全套
浅层网络的问题.mp4│1、课程:多层感知机DNN.2、涌现现象与深度网络为何高效.mp4│1、课程:多层感知机DNN.3、计算图.mp4│1、课程:多层感知机DNN.4、导数的反向传播.mp4│2、课程:
梯度下降法
globals_11de
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2023-03-30 06:32
优化算法-梯度下降,反向传播,学习率
梯度下降
梯度下降法
主要用于单个参数的取值。假如损失函数是一座山,我们从山上一个任意点开始往山下走,山坡的坡度越大,我们的垂直高度下降的越快。
RunningSucks
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2023-03-29 06:44
第2章 单变量&多变量线性回归
单变量线性回归image.png一元线性回归假设函数h(hypothesis)costfunction(平方误差)代价函数
梯度下降法
Gradientdescent用
梯度下降法
最小化代价函数J直观理解梯度下降算法描述
微雨旧时歌丶
·
2023-03-28 13:20
回归分析(线性回归、逻辑回归)详解与 Python 实现
2.1简单线性回归分析2.2多元线性回归分析2.3非线性回归数据分析3.用python实现一元线性回归4.用python实现多元线性回归5.逻辑回归5.1构造预测函数(假设函数)5.2构造损失函数5.3
梯度下降法
求解最小值
西门催学不吹雪
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2023-03-26 07:42
机器学习
python
机器学习
逻辑回归
正则化(吴恩达机器学习笔记)
文章目录1.过拟合问题2.代价函数3.正则化线性回归1.
梯度下降法
2.正规方程4.正则化逻辑回归1.过拟合问题如图所示:第一个模型是线性的,属于欠拟合,不能很好的适应数据集,而第3个则是一个高次方的模型
是忘生啊
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2023-03-26 07:02
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
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
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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
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2023-03-25 10:12
python与人工智能:线性回归和逻辑回归
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
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
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2023-03-23 01:00
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
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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
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
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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
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
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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
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
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2023-03-21 05:03
机器学习
机器学习
[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
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
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
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2023-03-18 20:48
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
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
Pixhawk之
姿态解算
篇(1)_入门篇(DCM Nomalize)
一、开篇慢慢的、慢慢的、慢慢的就快要到飞控的主要部分了,飞控飞控就是所谓的飞行控制呗,一个是
姿态解算
一个是姿态控制,解算是解算,控制是控制,各自负责各自的任务,我也不懂,还在学习中~~~~最近看姿态估计部分看的太累了
你的_背包
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2023-03-15 02:04
UAV----学习
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
统计学习方法读书笔记(第二章)
求总距离最小时的情况,利用
梯度下降法
,分别求w,b的偏导数。image.pngimage.pngimage.pngimag
gibyeng
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2023-03-13 14:19
【笔记】神经网络中的一些基本原理和公式
(1)神经网络中的神经元的输出:(2)梯度下降算法:(3)随机梯度下降:(每次训练完一个batch后,进行一次参数更新)(4)反向传播:(5)momentum:是
梯度下降法
中一种常用的加速技术。
zlsjsj
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2023-03-13 07:01
机器学习
神经网络
利用
梯度下降法
实现最小二乘法
差不多三年前看的AndrewNg的
梯度下降法
GD实现,时间久了细节就会忘。今天手写出来推导公式。微信图片_20201209145251.jpg
在做算法的巨巨
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2023-03-11 10:59
机器学习第五课_
梯度下降法
机器学习就是需找一种函数f(x)并进行优化,且这种函数能够做预测、分类、生成等工作。那么其实可以总结出关于“如何找到函数f(x)”的方法论。可以看作是机器学习的“三板斧”:第一步:定义一个函数集合(defineafunctionset)第二步:判断函数的好坏(goodnessofafunction)第三步:选择最好的函数(pickthebestone)我们先把目光放在第三步上:Howtopickt
素心似锦
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2023-03-11 05:18
算法问题——代码实现or小练习
动态规划算法斐波那契数列的循环实现最长递增子串换硬币问题DTW(DynamicTimeWarping)实现机器学习从零实现逻辑回归小批量
梯度下降法
基于用户的相关信息(如年龄,教育程度、婚姻状况等)来预测是否用户未来会有开设定期存款账户的需求
漱衣仁止
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2023-03-11 02:30
逻辑斯蒂回归
【关键词】Logistics函数,最大似然估计,
梯度下降法
1、Logistics回归的原理利用Logistics回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类。
郑某人_03a6
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2023-03-10 20:13
第一次作业
针对的是单个参数的线性回归方程,还有个选做题,针对的是多个参数的线性回归方程第一个用于熟悉上传系统,略去第二个要求是自己编写一个计算代价方程的函数:代码如下:代价方程的计算函数方程计算值与期望值十分接近第三个任务要求是实现
梯度下降法
马光98
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2023-03-09 08:35
多元线性回归boston房价(吴恩达机器学习笔记)
目录1.多元线性回归1.
梯度下降法
2.正规方程2
梯度下降法
实践1.特征缩放2.学习率(learningrate)3.Boston房价预测1.多元线性回归对房价模型增加更多的特征,如房间数,楼层数等,构成了一个含有多变量的模型
是忘生啊
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2023-02-27 18:15
机器学习
机器学习
线性回归
逻辑回归
python-
梯度下降法
求函数极小值
importnumpyasnp#定义func2函数deffunc2(x):returnx[0]**2+x[1]**2#求func2函数在点[3.0,4.0]处的梯度defnumerical_diff(f,x):h=1e-4grap=np.zeros_like(x)foridxinrange(x.size):tmp_val=x[idx]x[idx]=tmp_val+hfxh1=f(x)x[idx]=
zhouzhou0929
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2023-02-26 07:44
机器学习
机器学习之理解逻辑回归
梯度下降法
,首先目标函数(假设只有th
superY25
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2023-02-24 07:53
人工智能
机器学习
逻辑回归
深度学习讲稿(25)
5.3随机
梯度下降法
我们首先来看随机
梯度下降法
的运算顺序。前面我们已经讲了这种算法的学习逻辑。它对整个数据集要循环好几次。
山岳之心
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2023-02-19 04:17
学习笔记——吴恩达《神经网络与深度学习》
神经网络与深度学习1.基础知识神经网络用神经网络进行监督学习2.神经网络基础知识二分分类logistic回归logistic回归损失函数
梯度下降法
导数计算图logistic回归中的
梯度下降法
m个样本的梯度下降向量化
焦妮敲代码
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2023-02-17 20:23
#
深度学习
深度学习
学习
神经网络
机器学习笔记(2)
反向传播法(Backpropagationalgorithm)使用
梯度下降法
求解价值函数j(x)的最小值时,我们需要知道j(x)的导数先给一个样本(x,y)时的正向传播过程图片发自Appa(1)=xz(
呆呆说
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2023-02-17 01:06
机器学习实战-
梯度下降法
在线性回归模型中的使用
数据集简介 使用的数据集是波士顿房价,具体在:机器学习实战-波士顿房价及能源效能数据的相关分析的线性回归模型线性回归线性回归首先假设自变量和因变量是线性关系,然后通过对现有样本进行回归,进而计算出回归系数以确定线性模型,最后使用这个模型对未知样本进行预测一元线性回归模型:f(x)=wx+bf(x)=wx+bf(x)=wx+b多元线性回归模型:f(x)=w1x1+w2x2+…+wnxn+bf(x)
叶小小qaq
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2023-02-16 21:30
机器学习实战
机器学习
线性回归
python
python数据分析项目实战波士顿房价预测——手写
梯度下降法
导入所需要的库importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportfont_managerasfm,rcParamsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#用于分割数据集将sklearn中的data数据转换成csvimportpand
小k同学!
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2023-02-16 21:54
数据挖掘
机器学习
python
sklearn
机器学习
机器学习之线性回归
梯度下降法
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefcost_gradient(W,X,Y,n):#G=######Gradient#G=两行一列,存放w,b对j的偏导yhat=X.dot(W)#目标函数#print("w"+str(W.shape))#print("x"+str(X.shape))#print("yhat"+str(yhat.shape))
短腿姑娘
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2023-02-16 21:53
python学习
线性回归
python
机器学习实战--
梯度下降法
进行波士顿房价预测
今天来学习一下如何使用机器学习
梯度下降法
进行波士顿房价预测,这是简单的一个demo,主要展示的是一些小小的思路~本文目录:一、波士顿房价预测1.全部的数据可视化2.地理数据可视化3.房价和人口及位置数据可视化
是Dream呀
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2023-02-16 21:46
机器学习实战
python
人工智能
Andrew Ng 深度学习课程——改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化
bias)与方差(variance)参数的初始化正则化(regularization)Dropout其他正则化方法梯度消失/梯度爆炸问题梯度检查代码实现算法优化mini-batch梯度下降指数加权平均动量
梯度下降法
sinat_18131557
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2023-02-07 13:58
深度学习
Python
机器学习集成学习-BOOSTING与BAGGING
用于减少方差的bagging用于减少偏差的boosting目录1.BAGGING:2.BOOSTING:3梯度提升算法GradientBoosting:3.1
梯度下降法
3.1.1用泰勒公式表示损失函数:
yonsan_
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2023-02-07 11:48
机器学习
集成学习
boosting
多元
梯度下降法
多元
梯度下降法
多特征值改写后的假设函数形式:hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+...+θnxnh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+...
周八营业的代码人
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2023-02-07 11:46
吴恩达机器学习笔记
机器学习
深度学习
线性回归
PyTorch深度学习实践 第三讲--
梯度下降法
Demo3:
梯度下降法
来源:B站刘二大人
梯度下降法
#任务:实现梯度下降(全部数据的平均损失)和随机梯度下降(单个数据的损失)#梯度下降importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
Vinsada
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2023-02-07 11:15
Pytorch框架实践
pytorch
python
机器学习
机器学习笔记4-多元
梯度下降法
1.多特征2.多元特征下降法3.多元特征下降法-特征缩放有多个变量来求全局最优解的时候,如果变量的取值范围非常不一样,会使得等高线图变得扁平,比如图中的房屋尺寸和房间数量,一个是0-2000另外一个是1-5,会导致求全局最优解变得很慢,要花很长时间来计算。所以这里要把特征的范围缩小到比较相近的范围,比如x1/2000,x2/5,这样x1和x2都的范围是[0,1],使等高线的图看起来比较圆,会更快的
我想问问天
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2023-02-07 11:12
人工智能
人工智能
机器学习
算法
机器学习——
梯度下降法
的应用
1线性回归 目标属性与已知属性(已知属性的变形或已知属性的组合)存在一种线性关系。h(x)=Xθh(x)=X\thetah(x)=XθX=[1x11x21…xn−11xn11x12x22…xn−12xn21x13x23…xn−13xn3………………………………]m×(n+1)θ=[θ0θ1θ2…θn]1×(n+1)X=\begin{bmatrix}1&x^1_1&x^1_2&\dots&x^1
帅奎奎
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2023-02-07 11:42
python与机器学习
python
机器学习
机器学习之重要迭代算法
梯度下降法
1、梯度:梯度是导数对多元函数的推广,它是多元函数对各个自变量偏导数形成的向量。一元函数f(x)=3x2+6xf(x)=3x^2+6xf(x)=3x2+6x,它的导数(梯度)为▽f(x)=f′(x)=6x+6▽f(x)=f^{'}(x)=6x+6▽f(x)=f′(x)=6x+6,当梯度为0时,x=−1x=-1x=−1为极值点;多元函数f(x,y)=x2−2x2y+y2f(x,y)=x^2-2x^2
小磊要努力哟
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2023-02-07 11:09
机器学习
机器学习
算法
线性代数
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