梯度下降法姿态解算第12页

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·2023-02-16 21:53

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·2023-02-16 21:46

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_18131557·2023-02-07 13:58

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_·2023-02-07 11:48

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·2023-02-07 11:46

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·2023-02-07 11:15

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·2023-02-07 11:12

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·2023-02-07 11:42

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·2023-02-07 11:09

【机器学习】正规方程

上一章——多元梯度下降法文章目录特征选取多项式回归正规方程最小二乘估计比较梯度下降和正规方程特征选取在前面的章节中，我们在讲房子价格预测问题的时候，提到了房子的价格可以有很多特征假设现在h的式子如上所示

milu_ELK·2023-02-07 11:09

机器学习Class 4：多元梯度下降法

目录4-1多功能4-2多元梯度下降法（Ⅰ模型）4-3多元梯度下降法（Ⅱ特征缩放）1.特征缩放2.均值归一化4-4多元梯度下降法（Ⅲ学习率）4-5特征和多项式回归1.特征2.多项式4-6正规方程1.正规方程

By4te·2023-02-07 11:38

机器学习-梯度下降法2

这里就对梯度下降法做一个完整的总结。1.梯度在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。

jiangjiane·2023-02-07 11:08

复杂二维函数极值求解——小批量随机梯度下降法实战

小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDescent，Mini-BatchGD）是随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）和批量梯度下降法（BatchGradientDescent

Neptune615·2023-02-07 11:07

机器学习入门~多元梯度下降法②

特征缩放假设你有一个机器学习问题，倘若这个问题有多个参数，且你能保证这些参数的取值都在一个近似的范围内，那么使用梯度下降法时，就能更快地收敛。

perSistence92·2023-02-07 11:37

机器学习入门~多元梯度下降法①

多功能①假设函数为h(x)=θ0+θ1*x，仅有房子大小这一个参数时：由一个特征变为四个特征②多参数时：③一些符号：1）n表示特征量的个数。2）m表示数据集的容量（训练样本数），即表②表格的行数。3）x(i)来表示第i个训练样本的输入特征值。其中i表示训练集的一个索引，在特征量不唯一时，x(i)可以看作一个向量。（对于本例来说，它是一个四维向量）4）x(i)_j表示第i个训练样本中第j个特征量的值

perSistence92·2023-02-07 11:36

机器学习（3）多元梯度下降法

多元梯度下降法1.定义与公式当特征量不只一个时，例如下图的案例：预测房屋价格时，需要考虑多种因素，我们建立如下的线性回归模型：此时要把θ和x都看成时两个向量。

弱音ハク·2023-02-07 11:33

【机器学习】多元梯度下降法

（本文略过了原课程中线性代数部分内容，如果你不理解线性代数，那你应当先去学习线性代数相关知识）上一章——梯度下降文章目录多元假设方程多元梯度下降多元梯度下降公式特征归一化学习率对代价函数图像的影响多元假设方程在第二章中，我们给出了线性回归的一元线性假设方程一元线性假设方程:hθ(x)=θ0+θ1xh_θ(x)=θ_0+θ_1xhθ(x)=θ0+θ1x然而在实际情况中，我们不可能只有一个特征，比如房

milu_ELK·2023-02-07 11:00

梯度下降法曲线拟合

importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmatplotlib.pyplotaspltX,label=make_blobs(1000,2,centers=2)x,y=np.array([X[:,0]]).T,np.array([X[:,1]]).T#初始参数learning_rate=0.01theta=np.random.r

梁山伯与翠花·2023-02-07 07:59

机器学习笔记——线性拟合及梯度下降

机器学习笔记——线性拟合及梯度下降线性拟合为什么要构造代价函数（1）从特殊情况：过原点的直线看起，只有一个参数的情况（2）从非特殊情况：不过原点的直线看起，有两个参数的情况梯度下降法梯度下降法数学含义梯度下降法下降方向的选择实现梯度下降法的学习率

家有琦琦果·2023-02-07 07:23

反向传播算法(另梯度下降算法）笔记

另两个问题梯度下降算法梯度数学解释梯度要乘以一个负号单变量函数的梯度下降多变量函数的梯度下降反向传播具体例子singmoid定义反向传播算法的定义（转自维基百科）：反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法

梵魉·2023-02-06 17:37

Python随机梯度下降法（一）

这节不直接讲解随机梯度法（StochasticGradientDescent）SGD，而是做一些铺垫，介绍一些很多相关且很重要的基础知识。MNIST数据集手写数字识别（一）https://blog.csdn.net/weixin_41896770/article/details/119576575MNIST数据集手写数字识别（二）https://blog.csdn.net/weixin_41896

寅恪光潜·2023-02-05 01:21

5、优化方法：随机梯度下降法

5、优化方法：随机梯度下降法5.1介绍在上衣章，我们介绍了图像分类任务中的两个关键部分：一个参数化的评分函数将原始图像像素映射到类得分（例如线性函数）一个损失函数，它测量预测的分类得分与实际的分类之间的一致程度

qxdx.org·2023-02-05 01:51

[机器学习基础] 随机梯度下降法 SGD 简介

我们首先回忆一下梯度下降法梯度下降法方法结构目的：求g(t)g(t)g(t)的极小值点方法：随机初始化t∗=t0t^*=t_0t∗=t0fori=1,…,M更新参数ti=ti−1−η∗∂g∂t∣t=ti

有点欠扁的圈圈·2023-02-05 01:51

详解随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）

深度学习最常用的优化方法就是随机梯度下降法，但是随机梯度下降法在某些情况下会失效，这是为什么呢？带着这个问题我们接着往下看。

佰无一用是书生·2023-02-05 01:51

随机梯度下降法的数学基础

梯度是微积分中的基本概念，也是机器学习解优化问题经常使用的数学工具（梯度下降算法）。因此，有必要从头理解梯度的来源和意义。本文从导数开始讲起，讲述了导数、偏导数、方向导数和梯度的定义、意义和数学公式，有助于初学者后续更深入理解随机梯度下降算法的公式。大部分内容来自维基百科和博客文章内容的总结，并加以个人理解。导数导数（英语：derivative）是微积分学中的一个概念。函数在某一点的导数是指这个函

嵌入式视觉·2023-02-05 01:50

算法入门

1、特征工程归一化方法：(1)Min-Max:；(2)Z-Score:意义：归一化让不同特征映射到相同的数值区间内，使得不同特征的更新速度变得更为一致，容易更快地通过梯度下降找到最优解，对于某些不使用梯度下降法优化的模型

amyhy·2023-02-04 16:22

机器学习之最小二乘法

文章目录一、最小二乘法理解：二、公式推导三、最小二乘法局限性四、最小二乘法与极大似然法的比较五、最小二乘法与梯度下降法异同一、最小二乘法理解：1.定义先从最小二乘的名字来看，所谓最小二乘，其实也可以叫做最小平方和

QxwOnly·2023-02-04 13:48

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第一课·第三周浅层神经网络

目录一、神经网络概览二、多个例子中的向量化三、激活函数四、神经网络的梯度下降法五、直观理解反向传播（+矩阵求导）六、随机初始化作业：一、神经网络概览双层神经网络一般包含输入层、隐藏层、输出层，但是输入层一般用第

手可摘星辰不去高声语·2023-02-04 13:01

反向传播算法

反向传播算法适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。

Emiliano Martínez·2023-02-04 12:22

模块安装问题记录

算法要求对于高数线代的实际应用学习内容：1、搭建BP算法的python开发环境2、了解神经网络基本原理3、基于已有的轮子重造学习笔记1.BP原理反向传播（Backpropagation，缩写为BP）一种与最优化方法（如梯度下降法

karcat·2023-02-04 10:53

随机梯度下降法（stochastic gradient descent，SGD）

梯度下降法大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化。优化指的是改变特征x以最小化或最大化某个函数f(x)的任务。我们通常以最小化f(x)指代大多数最优化问题。

柠檬上神·2023-02-04 09:04

动作捕捉系统FOHEART·MAGIC

·MAGIC主要特性：18个无线传感器；加速度计量程±32g，陀螺仪量程±4000dps；传感器采用5.8G/2.4G双频通信方案；传感器支持无线时间同步技术（10us精度）；传感器支持丢帧重传技术；姿态解算频率

FOHEART·2023-02-04 06:48

darawhale第一次学习打卡笔记

1.线性回归线性回归的公式是一种线性关系线性回归的损失函数常用的一种损失函数是均方误差，公式如下优化函数这里用的是小批量随机梯度下降法，这种方法也是神经网络中常用的方法需要注意的点优化函数的代码defsgd

Hzzzz～·2023-02-04 00:02

深度学习45问

保证仅时输出1（），其他时刻4.简单的计算题5.神经元的参数是依靠迭代来收敛的6.梯度下降法的顺序。

不想读书Rattar·2023-02-03 23:39

深度学习入门基于python的的理论与实现（学习笔记）.第六章与学习相关的技巧（第一部分）

使用参数的梯度，沿梯度方向更新参数，并重复这个步骤多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（stochasticgradientdescent），简称SGD。S

火车切片·2023-02-03 18:02

机器学习Sklearn Day6

对于二元逻辑回归来说，有多种方法可以用来求解参数θ，最常见的有梯度下降法(GradientDescent)，坐标下降法(CoordinateDescent)，牛顿法(Newton-Raphsonmethod

birdooo·2023-02-03 16:13

批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)以及小批量梯度下降(MBGD)的理解及 batch、epoch、iteration的含义

梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（BatchGradientDescent）、随机梯度下降（StochasticGradientDescent）以及小批量梯度下降

weixin_40744387·2023-02-03 14:38

吴恩达深度学习课程第一课 — 神经网络与深度学习

SupervisedLearningwithNeuralNetworks）2.神经网络基础（BasicsofNeuralNetworkProgramming）2.1.逻辑回归（LogisticRegression）2.2.损失函数（LossFunction）2.3.梯度下降法

你的莽莽没我的好吃·2023-02-03 11:10

从一条曲线谈损失函数优化方法

我们将在这篇文章中讨论以下算法：随机梯度下降法（批

breezedancer·2023-02-03 08:34

卡尔曼滤波与拓展卡尔曼滤波

为了得出准确的下一时刻状态真值，我们常常使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波等等方法，这些方法在姿态解算、轨迹规划等方面有着很多用途。卡尔曼滤波的本质是参数化的

今天学习了嘛·2023-02-03 08:17

第六章机器学习技巧——参数的更新&权重的初始值&Batch Normalization&正则化&超参数的验证

1.参数的更新*神经网络的学习目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数，这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化（1）SGD（随机梯度下降法）（2）Momentumv对应物理上的速度，表示了物体在梯度方向上受力

桃桃tao·2023-02-02 08:53

机器学习笔记（15）— 基本概念batch、batchsize、epoch、iteration

为了解决这个问题，目前使用较多的是mini-batch梯度下降法。（关于梯度下

开门儿大弟子·2023-02-02 08:23

机器学习——动量与学习率衰减

动量动量法是梯度下降法的变式，在随机梯度下降的同时，增加动量。

左小田^O^·2023-02-02 08:22

机器学习算法 - 线性模型（公式推导+代码）

文章目录一、线性回归1.线性回归描述2.线性回归公式（正规方程求解）2.1一元回归公式推导2.2多元回归公式推导3.梯度下降法求解3.1一元线性回归3.1.1梯度下降法求解线性回归（推导过程）3.2多元线性回归之梯度下降法

why do not·2023-02-02 08:38

吴恩达机器学习_第一周笔记

2ModelandCostFunctionModelRepresentationCostFunction(代价函数)代价函数的图像3ParameterLearning(GradientDescent：梯度下降法

weixin_Saturn·2023-02-01 20:17

李宏毅深度学习笔记（各种优化方法）

主要思路有两种：固定学习率和动态变化学习率固定学习率：代表算法SGD,SGDM（SGDwithMomentum）动量梯度下降法SGD最大的缺点是下降速度慢，而且可能会在沟壑的两边持续震荡，停留在一个局部最优点

在水一方_果爸·2023-02-01 20:09

学习笔记（1):5天搞定深度学习入门系列-网络优化-线性神经网络，delta学习规则，梯度下降法...

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/5444/99914?utm_source=blogtoedu输入是否相同？那岂不是重复了

Hyperspectralnetwork·2023-02-01 19:33

深度学习导论--线性神经网络、delta学习规则、梯度下降法（python实现）

输出任意值，使用LMS（最小均方）调整权值和偏置purelin函数（y=x）LMS学习规则：最小均方规则线性神经网络结构purelin用于训练sign用于预测delta学习规则：连续感知器学习规则利用梯度下降法的一般性学习法则代价函数

Zun-·2023-02-01 19:32

Pytorch ---- 反向传播学习笔记~~~~~

前两天学习了线性模型，穷举权重和使用梯度下降法求权重。今天学反向传播。反向传播损失公式：W1为权重矩阵。b1（bias）为偏置向量。解释一下为什么这里的W不再是前面学过的单一的权重值而是变成了矩阵。

深度不学习！！·2023-02-01 19:01

优化算法详解

文章目录1、机器学习要求解的数学模型2、最优化算法2.1分类2.2通用的优化框架3公式解3.1费马定理3.2拉格朗日乘数法3.3KKT条件4数值优化算法4.1梯度下降法4.1.1SGD、BGD、MBGD

望百川归海·2023-02-01 19:30

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