梯度下降法姿态解算

常见的优化算法

常见的优化算法文章目录1.梯度下降法（batchgradientdensentBGD)2.随机梯度下降法(StochasticgradientdescentSGD)3.小批量梯度下降(Mini-batchgradientdescentMBGD
WakingStone·2023-07-14 06:06

深度学习各类优化器大总结

一、优化算法设计原理深度学习中的优化算法采用的原理是梯度下降法，即最小化目标函数J(θ)J(\theta)J(θ)，最优化的求解过程，首先求解目标函数的梯度∇J(θ)\nablaJ(\theta)∇J(
小小小~·2023-07-13 22:54

深度学习常用优化器总结

二、常用优化器BGD（BatchGradientDescent）定义BGD是梯度下降法最原始的形式，它的基本思想是在更新参数时使用所有样本来进行更新公式公式如下，假设样本总数为N，特点BGD得到的是
chen_zn95·2023-07-13 22:52

机器学习：基于逻辑回归对航空公司乘客满意度的因素分析

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机
i阿极（考研版）·2023-07-13 20:24

【i阿极送书——第五期】《Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn》

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机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预
i阿极（考研版）·2023-07-13 20:24

机器学习：基于Python 机器学习进行医疗保险价格预测

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（考研版）·2023-07-13 20:18

LR算法

函数的推导是线性模型，取值空间为实数集；是预测为1的概率，则是预测为0的概率，概率的取值空间为[0,1]；令则损失函数的推导(MLE)则MLE：取log：最大化上面的式子，相当于最小化对上式取负号：即参数优化(梯度下降法
poteman·2023-06-24 02:24

机器学习：基于Python实现人工神经网络训练过程

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机器
i阿极·2023-06-23 18:58

优化器SGD、Adam和AdamW的区别和联系

优化器（未完）SGDSGDRAdamAdamW联系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。
帅帅帅.·2023-06-23 14:17

神经网络中的梯度是什么,神经网络梯度公式推导

谢谢了Gradient是梯度的意思，BP神经网络训练的时候涉及到梯度下降法，表示为梯度下降的程度与训练过程迭代次数（步长）的关系。
wenangou·2023-06-22 12:05

神经网络：参数更新

2.原理：梯度下降法：参数更新通常使用梯度下降法，它基于损失函数的梯度信息来确定参数更新的方向和幅度。梯度表示
Make_magic·2023-06-22 11:02

如何用梯度下降法求解数学建模的拟合问题——以logistics增长问题为例

引言众所周知的是，在大学课程中一般只会教授一种拟合方法(也即参数估计方法)——最小二乘法。这是一种直接求解的方法，非常的有效，不仅是损失最小解，而且是最大似然解。只不过，有一个缺点，它只能解决线性方程参数问题，对于非线性曲线，就无能为力了。大部分情况下还是将其转换成线性问题，再使用最小二乘法。然而，并非所有的问题都能转换为线性问题，甚至并非所有目标建模公式的参数都能有解析解，其他学科如机器学习等学
Aerozeor·2023-06-22 09:44

基于STM32的四旋翼无人机项目（二）：MPU6050姿态解算（含上位机3D姿态显示教学）

前言：本文为手把手教学飞控核心知识点之一的姿态解算——MPU6050姿态解算（飞控专栏第2篇）。
混分巨兽龙某某·2023-06-21 19:59

【深度学习】3-4 神经网络的学习- 学习算法的实现

这里因为使用的数据是随机选择的minibatch数据，所以称为随机梯度下降法（sto
loyd3·2023-06-21 07:59

优化｜如何减小噪声和误差对梯度下降法的影响

本文将分析噪声和下降偏差对于梯度下降法等算法的影响，并且介绍常用的改进方法。应用背景通常意义下，我们考虑的优化问题可写成min⁡ϕ(x),s.t.ci(x)≥0,i∈I.
运筹OR帷幄·2023-06-21 04:42

逻辑回归（Logistic Regression）

文章目录1.逻辑回归简介1.1分类和回归1.2逻辑回归2.逻辑回归原理2.1构造预测函数2.2构造损失函数J2.3梯度下降法求J(θ)的最小值3.逻辑回归特点4.逻辑回归的应用场景5.逻辑回归的Python
crossoverpptx·2023-06-18 13:49

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
城市中迷途小书童·2023-06-18 05:07

浅层神经网络

目录1、神经网络表示2、计算神经网络的输出3、多个样本的向量化4、激活函数5、激活函数的导数6、神经网络的梯度下降法1、神经网络表示输入层：有输入特征1、2、3隐藏层：四个结点，表示你无法在训练集中看到他们
Q渡劫·2023-06-17 21:18

驱动LSM6DS3TR-C实现高效运动检测与数据采集(5)----上报匿名上位机实现可视化

姿态解算选用的旋转顺序为ZYX，即IMU坐标系初始时刻与大地坐标系重合，然后依次绕自己的Z、Y、X轴进行旋转：绕IMU的Z轴旋转：航向角yaw绕IMU的Y轴旋转：俯仰角pitch绕IMU的X轴
记帖·2023-06-16 22:18

深度学习入门笔记1--梯度下降之--为什么是负方向--为什么局部下降最快的是负梯度方向

本节目标理解梯度下降的原理，主要围绕以下几个问题展开：梯度下降法的用途？什么是梯度？为什么是负的梯度为什么局部下降最快的方向就是梯度的负方向。
闪闪发亮的小星星·2023-06-16 21:58

优化算法

Mini-batch梯度下降如果训练集较小，直接使用batch梯度下降法，样本集较小就没必要使用mini-batch梯度下降法，你可以快速处理整个训练集，所以使用batch梯度下降法也很好，这里的少是说小于
zhanderson·2023-06-16 11:11

深度学习讲稿(21)

4.3.1改进冷热法--梯度下降法冷热法每次更新权重都要重新算一次，而且每次更新的权重改变虽然有一定的伸缩，但实际上更新权重完全没有依据，就是靠左右碰撞试错来搜索更新的路径。
山岳之心·2023-06-16 08:31

机器学习基础-2

第2周文章目录第2周@[toc]四、多变量线性回归(LinearRegressionwithMultipleVariables)4.1多维特征4.2多变量梯度下降4.3梯度下降法实践1-特征缩放4.4梯度下降法实践
qq_1041357701·2023-06-15 22:58

Python神经网络编程学习笔记

logisticfunction(逻辑函数)多层神经元演示只有两层，每层两个神经元的神经网络的工作矩阵大法(点乘)使用矩阵乘法的三层神经网络示例反向传播误差多个输出节点反向传播误差使用矩阵乘法进行反向传播误差更新权重梯度下降法误差函数激活函数
源代码•宸·2023-06-15 18:39

六轴传感器基础知识学习：MPU6050特性，四元数，姿态解算，卡尔曼滤波

实际上，只要说到多少轴的传感器一般是就是指加速度传感器（即加速计）、角速度传感器（即陀螺仪）、磁感应传感器（即电子罗盘）。这三类传感器测量的数据在空间坐标系中都可以被分解为X,Y,Z三个方向轴的力，因此也常常被称为3轴加速度计、3轴陀螺仪、3轴磁力计。上面3类传感器有其各自的功能特点及应用，比如加速度计可以测量设备的测斜情况，陀螺仪可以测量设备自身的旋转运动，还有磁力计可以定位设备的方位。通过它们
吾爱技术圈·2023-06-15 15:06

梯度下降优化

二阶梯度优化1.无约束优化算法1.1最小二乘法1.2梯度下降法1.3牛顿法/拟牛顿法2.一阶梯度优化2.1梯度的数学原理2.2梯度下降算法3.二阶梯度优化梯度优化3.1牛顿法3.2拟牛顿法1.无约束优化算法在机器学习中的无约束优化算法中
好记性＋烂笔头·2023-06-14 16:21

【机器学习】名词整理

机器学习名词整理一、基础名词1.1batch_size/批尺寸1.2epoch1.3iteration1.4learningrate/学习率1.5loss/损失函数1.6梯度下降法1.7优化器1.8kernel
半斤烧白_liquor·2023-06-14 02:14

神经网络优化器之随机梯度下降法的理解

随机梯度下降法（SGD）随机梯度下降方法，在每次更新时用1个样本，随机也就是说我们用样本中的一个例子来近似我所有的样本，由于计算得到的并不是准确的一个梯度，因而不是全局最优的。
zhengudaoer·2023-06-13 19:55

多项式回归-梯度下降法

图1如图1，如果用线性回归线表示可能会不准确，因此有了多项式回归假如我们不是要找直（或者超平面），而是一个需要找到一个用多项式所表示的曲线（或者超曲面），例如二次曲线：
Zhou_qn·2023-06-13 17:44

机器学习：基于AdaBoost算法模型对信用卡是否违约进行识别

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机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预
i阿极·2023-06-13 14:51

深度学习神经网络优化器总结

深度学习神经网络优化器有以下几种：1.梯度下降法（GradientDescent）2.随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）3.批量梯度下降法（BatchGradientDescent
灼清回梦·2023-06-13 11:54

Eigen之矩阵基本操作

开篇介绍在实际应用中，当要进行姿态解算时，必不可少的便是矩阵操作，这里我们引入Eigen这一矩阵操作库。Eigen是一个C++开源线性代数库，它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算，还包括解方程等功能。
TamSom·2023-06-11 14:00

02-梯度下降法实践

（一）梯度下降法最简步骤（二）BGD线性回归代码实现1.生成回归数据2.拆分训练集与测试集3.利用梯度下降法拟合直线y=wx+b（一）梯度下降法最简步骤求使得f(w)值最小的参数w初始化fort=1,2
Suki百香果·2023-06-10 03:39

鲍鱼数据集案例分析-预测鲍鱼年龄（线性回归/梯度下降法实操）

数据集来源UCIMachineLearningRepository:AbaloneDataSet目录一、数据集探索性分析二、鲍鱼数据预处理1.对sex特征进行OneHot编码，便于后续模型纳入哑变量2.添加取值为1的特征3.计算鲍鱼的真实年龄4.筛选特征5.将鲍鱼数据集划分为训练集和测试集三、实现线性回归和岭回归1.使用Numpy使用线性回归2.使用Sklearn实现线性回归3.使用numpy实现
Suki百香果·2023-06-10 03:35

机器学习算法实战（scikit-learn版本）---线性回归

文章目标：利用scikit-learn使用梯度下降法实现线性回归使用线
喜欢吃豆·2023-06-09 23:16

深度学习(神经网络)

文章目录神经网络历史形式神经元模型（M-P模型）感知器多层感知器误差反向传播算法误差函数和激活函数误差函数二次代价函数交叉熵代价函数激活函数sigmoid函数RELU函数似然函数softmax函数随机梯度下降法批量学习方法在线学习小批量梯度下降法学习率自适应调整学习率
Elsa的迷弟·2023-06-09 18:39

机器学习：基于Apriori算法对中医病症辩证关联规则分析

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·2023-06-09 11:45

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

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

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

机器学习：基于Kmeans聚类算法对银行客户进行分类

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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

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i阿极·2023-06-06 22:32

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

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

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

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

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

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
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