梯度下降法姿态解算第11页

梯度下降法，牛顿迭代，牛顿法，拟牛顿法总结对比

1.梯度下降梯度下降是优化方法中最基础也是最重要的一类。其思想也很简单：f(x)=f(x0)+f′(x0)(x−x0)+⋯f(x)=f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+\cdotsf(x)=f(x0)+f′(x0)(x−x0)+⋯上面是函数f(x)的一阶泰勒展开。如果我们令xk+1=xk−f′(x0)x_{k+1}=x_k-f'(x_0)xk+1=xk−f′(x0)很明显可以看出f(xk+

bitcarmanlee·2023-04-02 00:04

牛顿法、梯度下降法与拟牛顿法

牛顿法、梯度下降法与拟牛顿法0引言1关于泰勒展开式1.1原理1.2例子2牛顿法2.1x为一维2.2x为多维3梯度下降法4拟牛顿法4.1拟牛顿条件4.2DFP算法4.3BFGS算法4.4L-BFGS算法0

小何才露尖尖角·2023-04-02 00:18

梯度下降法改进过程：从 SGD 到 Adam算法

1.SGD梯度下降法1.1梯度下降（GradientDescent）梯度g指函数的某处的偏导数，指向函数上升方向。

__南城__·2023-04-01 18:35

十大之——EM算法（Expectation-Maximum）

①梯度下降法；②启发式方法；③EM算法2.EM估计（1）问题：①观测数据X有缺失②难以得知方法：引入隐含变量Z，得（可以简化模型，不改变原分布的边缘）（2）优势：无需调参、编程简单、理论完整二.EM算法

夜猫子丶CC·2023-04-01 10:58

SGD，Adam，AdamW，LAMB优化器

1.SGD随机梯度下降是最简单的优化器，它采用了简单的梯度下降法，只更新每一步的梯度，但是它的收敛速度会受到学习率的影响。

cv_lhp·2023-04-01 08:24

PX4代码解析(1)

目前打算分享以下几个内容：代码架构；通信协议；姿态解算算法，控制算法。先这样，后面想到再加。本章先来聊聊px4代码结构一、代码整体结构既然要聊px4代码结构，那就先把px4代码结构图放

超级菜狗·2023-04-01 06:48

VINS-Mono阅读笔记一

各关键代码段分析3.2.1img_callback()3.2.2readImage()3.2.3rejectWithF()3.2.4undistortedPoints()4.vins_estimator4.1姿态解算方法回顾

会杀球的程序员·2023-04-01 01:24

AutoCV第三课：Python和ML基础

目录Python和ML基础前言1.闭包1.1基本概念1.2作业2.sqrt(2)2.1传统方法2.2梯度下降法2.3牛顿法3.拓展3.1常用函数的导数3.2链式法则3.3作业总结Python和ML基础前言手写

爱听歌的周童鞋·2023-03-31 16:04

深度学习理论基础

ANeuralNetworkPlaygroundBatch_sizeBatch_size即一次训练所选取的样本数量,来源于小批量梯度下降（Mini-batchgradientdescent），梯度下降法是常用的参数更新方法

cocapop·2023-03-30 13:47

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

trying52·2023-03-30 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·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·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·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·2023-03-26 07:42

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·2023-03-26 07:02

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

862180935588·2023-03-25 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

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·2023-03-25 07:16

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

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·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·2023-03-21 07:58

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

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

[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·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+1·2023-03-20 07:36

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·2023-03-18 21:38

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·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·2023-03-15 02:47

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·2023-03-15 02:04

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·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·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·2023-03-13 07:01

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·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·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·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_03a6·2023-03-10 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98·2023-03-09 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·2023-02-27 18:15

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]=

zhouzhou0929·2023-02-26 07:44

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

superY25·2023-02-24 07:53

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·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·2023-02-17 20:23

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·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·2023-02-16 21:30

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！·2023-02-16 21:54

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