梯度下降法姿态解算

机器学习的线性回归与非线性回归

一元线性回归回归分析用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联一元线性回归包括一个自变量和一个因变量如果包含两个以上的自变量，则称为多元线性回归代价函数（损失函数）损失函数的最终目的是为了使得误差平方和最小用梯度下降法求解线性回归训练模型过程中不断重复这个语句学习率的值不能太小
托比-马奎尔·2023-11-15 23:40

《机器学习》西瓜书课后习题3.3——python实现对率回归

《机器学习》西瓜书课后习题3.3——python实现对率回归（梯度下降法）《机器学习》西瓜书P69：3.3编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0a上的结果首先我们回归一下什么的是对率回归？
Yozu_Roo·2023-11-14 23:10

Tensorflow基础学习笔记

为了使损失函数得到最小值，我们有很多方法，诸如最小二乘法、梯度下降法等。步骤：选择模型确定数据模型：拟合数据的最优模型确定成本函数：比较
Super_CCo·2023-11-14 22:38

Adversarial Training Methods for Deep Learning: A Systematic Review

AdversarialTrainingMethodsforDeepLearning:ASystematicReview----《面向深度学习的对抗训练方法:系统回顾》摘要  通过快速梯度符号法(FGSM)、投影梯度下降法
今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-13 21:27

梯度下降推导及案例

场景引入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(i.e.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。
鲸可落·2023-11-13 18:06

python牛顿迭代公式_python使用梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值实例

Rosenbrock函数的定义如下：其函数图像如下：我分别使用梯度下降法和牛顿法做了寻找Rosenbrock函数的实验。
weixin_39989384·2023-11-12 21:29

基于Mahony互补滤波的IMU数据优化_学习笔记整理

  这周自己被安排进行优化软件IMU姿态解算项目，之前自己只简单了解四元数，对IMU数据处理从未接触，通过这一周的学习感觉收获颇丰，在今天光棍节之际，，，用大半天的时间对这一周的收获进行整理，内容难免有错误还请大佬们指正
Gene_2022·2023-11-12 15:38

机器学习算法学习笔记：线性回归

文章目录一、理论篇1、回归分析2、一元线性回归3、代价函数4、梯度下降法4、多元线性回归6、标准方程法7、多项式回归8、特征缩放9、BGD、SGD和MBGD的比较10、正则化回归10.1岭回归10.2LASSO
Jason Hwang·2023-11-11 17:48

机器学习算法——线性回归与非线性回归

目录1.梯度下降法1.1一元线性回归1.2多元线性回归1.3标准方程法1.4梯度下降法与标准方程法的优缺点2.相关系数与决定系数1.梯度下降法1.1一元线性回归定义一元线性方程y=ωx+by=\omegax
哈密瓜Q·2023-11-11 13:36

吴恩达机器学习--线性/逻辑回归正则化

正则化线性回归的代价函数为：如果我们要使用梯度下降法令这个代价函数最小化，因为我们未对theta0进行正则化，所以梯度下降算法将分两种情形：对上面的算法中j=1，2，…,n时的更新式子进行调整可得：可
W_Y_J_love·2023-11-10 17:52

An Introduction for IMU 1 - IMU原理与MPU6050数据采集

本系列博客将从IMU的基础概念和基本原理出发，基于Arduino单片机和MPU6050传感器，介绍数据采集、数据融合、姿态解算，进一步设计无线IMU模块，开发人体姿态测量系统，并同步到生物力学分析软件OpenSim
萤 火·2023-11-10 00:42

记录一个Arduino调用MPU6050的姿态解算算法代码

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Arduino风格代码Arduino风格代码/*MPU6050BasicExamplewithIMUby:KrisWinerdate:May10,2014license:Beerware-Usethiscodehoweveryou'dlike.Ifyoufinditusefulyoucanbuymeabeersometime.
棉花糖永远滴神·2023-11-10 00:35

深度学习 - 构建多层感知器

这里写目录标题一，tf.kears.Dense()实现线性回归（梯度下降法）1，读取数据2，构建全连接模型（单层）二，构建多层感知器（神经网路）三，逻辑回归的实现importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastftf
壮壮不太胖^QwQ·2023-11-09 17:52

Day2-多变量线性回归理论+python实战

声明：仅为个人学习笔记，如有误及侵权请私信联系文章目录1、多功能1.1多变量声明及定义1.2简化2、多元梯度下降法3、多元梯度下降法演练1-特征缩放3.1归一化4、多元梯度下降法演练2-学习率4.1α选择技巧
SupAor·2023-11-08 19:27

【机器学习1】特征工程

在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但
猫头不能躺·2023-11-08 11:14

线性回归与线性拟合的原理、推导与算法实现

拟合常用的方法有最小二乘法、梯度下降法、高斯牛顿（即迭代最小二乘）、列-马算法
想做后端的前端·2023-11-06 21:06

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

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

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

梯度下降法的问题是当m值很大时，计算这个微分项的计算量就变得很大，因为需要对所有m个训练样本求和，这被称为批量梯度下降(batchgradientdescent)。
奈何qiao·2023-11-05 19:07

Python机器学习算法入门教程（第二部分）

，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，我们把寻找极小值的过程称为“优化方法”，常用的优化方法有很多，比如共轭梯度法、梯度下降法
别致的SmallSix·2023-11-05 11:57

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）...

（梯度下降法）首先：lossfunction是啥？很明显，就是这个二次函数，我们要让这个lossfunction达到0，就说明我们找到了最小值点。于是，每次求出迭代的点的导数值，乘以-
weixin_39936792·2023-11-04 02:08

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

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

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_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

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）

在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习中
weixin_39720865·2023-11-03 12:16

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。a^i是训练样本的预测值以上是对于单个例子的逻辑回归。我们可以初始化J=0，dw1dw2db都为0回顾我们正在做的细节，dw1、dw2、db作为累加器
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。...

今天小天就对梯度下降法做一个完整的总结。一、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。‍‍
weixin_39994806·2023-11-02 22:03

机器学习中val_讲透机器学习中的梯度下降

所以和直接公式求解相比，实际当中更倾向于使用另外一种方法来代替，它就是今天这篇文章的主角——梯度下降法。梯度下降法可以说是机器学习和深
weixin_39564368·2023-11-02 22:32

初探机器学习-梯度下降法求解最优值

文章目录什么是模型如何训练模型1、拟定假设函数2、损失函数和代价函数3、关于导数和偏导数4、使用梯度下降法求解最优值5、回顾总结三、衡量一个模型的好坏模型验证1、简单交叉验证2、K折交叉验证3、留一交叉验证过拟合什么是模型只要是从事
疯狂哈丘·2023-11-02 22:02

机器学习--梯度下降法

机器学习--梯度下降法前言一、梯度下降法是什么？
Anonymous&·2023-11-02 22:31

机器学习3---梯度下降法的_初阶原理_与简单应用

梯度下降法梯度下降法概念梯度下降法的实现过程图像层面说明数学原理梗概简单举例论述原理梯度下降法使用时的注意点梯度下降和代价函数结合的应用:BGD批量梯度下降法(每次迭代都使用所有的样本)原理解释举例梯度下降法概念可以用来求任何一个函数的最小值所在的点
FAQ_·2023-11-02 22:59

试用梯度下降法逼近函数最优解

一道课后思考题：试用梯度下降法，逼近函数y=4w^2+5w+1的最优解，迭代4-5步。解：把导函数看作梯度，沿梯度反方向迭代。
懒竹子bamboo·2023-11-02 08:56

【深度之眼机器学习训练营第四期】4.本周总结

本周学习了机器学习的定义，单变量线性回归的算法框架，以及多变量微积分的拓展，其中包括梯度下降法，正规方程组方法，还对相应的机器学习算法应用举例有了一定的了解，比如数据挖掘，推荐系统等。
灰蒙蒙的雨露·2023-11-02 04:44

梯度提升树算法原理与python实战——机器学习笔记之集成学习PartⅣ

在迭代过程中基于损失函数，采用梯度下降法，找到使损失函数下降最快
搏努力概形·2023-11-01 09:51

循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM)

前言：通过前面的学习，我们以BP神经网络为基础，认识到了损失函数，激活函数，以及梯度下降法的原理；而后学习了卷积神经网络，知道图像识别是如何实现的。
牛像话·2023-11-01 09:48

梯度下降法详解 笔记

梯度下降法详解笔记梯度下降法Gradientdescentalgorithmθt+1=θt−α•g\theta^{t+1}=\theta^{t}-\alpha•gθt+1=θt−α•gα\alphaα:
Lu君·2023-11-01 02:12

梯度下降法学习笔记

我们都知道梯度下降法是求解无约束最优化问题的最常用方法，可是为什么梯度下降可以用来求解最优化问题呢？梯度到底是什么？
wolfrevoda·2023-11-01 02:41

梯度下降|笔记

1.梯度下降法的原理1.1确定一个小目标：预测函数机器学习中一个常见的任务是通过学习算法，自动发现数据背后的规律，不断改进模型，做出预测。
失眠的树亚·2023-11-01 02:10

感知机算法笔记及其matlab实现

感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。
张张成长记·2023-10-31 11:32

matlab中实现en回归,Linear Regression & Ridge Regression的matlab实现

根据梯度下降法，我们有取deltaJs=0，则有
Ja'Soon·2023-10-31 11:58

python 机器学习——线性回归与波士顿房价案例

线性回归与波士顿房价案例一、比较回归与分类二、线性回归器理论（1）线性回归（LinearRegression）（2）线性回归的参数估计最小二乘法（Leastsquares）梯度下降法极大似然法（MaximumLikelihood
曹文杰1519030112·2023-10-30 12:08

深度学习与计算机视觉（一）

文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务Sigmoid神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数梯度下降法-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用梯度下降法训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面
@@老胡·2023-10-27 17:18

Pytorch(二) --梯度下降法

针对y=wx+b，利用梯度下降法求得相对应的w和b，此时，w和b是一个近似解，而不是确切解。上图是针对y=wx的梯度下降法的步骤，y=w*x+b的步骤与之类似，只不过分为两步，w和b。
starlet_kiss·2023-10-27 14:44

pytorch入门第二课——随机梯度下降（SGD）

目录前言方法jupyterrecord梯度下降随机梯度下降法SGD（stochasticgradientdescent）（使用较多）总结参考方法梯度下降的思想：随机选择一个方向，然后每次迈步都选择最陡的方向
疯狂java杰尼龟·2023-10-27 14:42

Pytorch代码入门学习之分类任务（三）：定义损失函数与优化器

目录一、定义损失函数1.1代码1.2损失函数简介1.3交叉熵误差（crossentropyerror）二、定义优化器2.1代码2.2构造优化器2.3随机梯度下降法（SGD）一、定义损失函数1.1代码criterion
摘星星的屋顶·2023-10-27 14:24
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