梯度下降法第10页

曲线拟合、多元线性回归与梯度下降算法

博主对机器学习也是刚刚入门，对决策树和拟合不是太理解，就边学习边建模梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。

handsome programmer·2023-04-06 10:30

基于梯度下降算法的曲线拟合

梯度下降法在求解函数最小值时，首先初始化一个变量值，然后不断迭代该变量值，直到函数在该变量值的地方梯度接近于0或迭代次数达到我们设定的阈值即终止迭代，此时就找到了一个函数极值点。

东城青年·2023-04-06 10:29

【梯度下降法】Python 梯度下降法拟合正弦曲线多项式函数傅里叶函数

问题:梯度下降法拟合正弦曲线此处以三次函数为例，其他的函数拟合同理 1.梯度下降法原理梯度下降相关公式拟合的函数:h(x)=∑i=0nθixi\qquad\qquad拟合的函数:\quadh

无白 | Herk (ง •̀_•́)ง·2023-04-06 10:36

Logistic回归----机器学习读书笔记

线性回归，采用梯度上升优化，类似于单层BP神经网络（BP采用梯度下降法）实现代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#获取数据集defloadDataSet

梵天的读书笔记·2023-04-05 22:11

线性回归求解中梯度下降法与最小二乘法的比较

在线性回归算法求解中，常用的是最小二乘法与梯度下降法，其中梯度下降法是最小二乘法求解方法的优化，但这并不说明梯度下降法好于最小二乘法，实际应用过程中，二者各有特点，需结合实际案例具体分析。

博观厚积·2023-04-05 00:21

Tensorflow 2.0学习DAY03 优化函数、学习速率与反向传播算法

梯度下降法梯度的输出向量表明了在每个位置损失函数增长最快的方向，可将它视为表示了在函数的每个位置向哪个方向移动函数值可以增长。

沙鳄鱼·2023-04-04 08:02

神经网络之反向传播算法（加入动量momentum的误差反向传播算法）

文章目录1、动量momentum2、结合momentum的误差反向传播算法3、算法实现3.1训练过程3.2测试过程4、参考源码及数据集1、动量momentum在普通的梯度下降法中，一般将梯度值定义对参数进行优化时的调整方向

七层楼的疯子·2023-04-04 08:29

资料链接传送门

二进制人工智能Gradientdescentisallyouneed介绍了梯度下降法的各种变形以及伪代码未完待续

星光技术人·2023-04-04 02:34

Matlab凸优化算法（附上完整仿真源码）

文章目录Matlab凸优化算法基于内点法的算法基于梯度下降法的算法总结完整仿真源码下载Matlab凸优化算法凸优化是一种数学问题，它的目标是最小化一个凸函数在一个凸集合中的值。

Matlab仿真实验室·2023-04-03 20:39

《动手学深度学习》（2）线性回归

目录线性回归线性模型衡量线性模型的预估值训练数据训练损失显示解小结基础优化方法梯度下降法小批量随机梯度下降小结线性回归从0实现线性回归简洁实现Softmax回归分类与回归从回归到多类分类Softmax和交叉熵损失总结损失函数图片分类数据集

坚持不懈的小白白·2023-04-03 13:11

Pytorch中常用的四种优化器SGD、Momentum、RMSProp、Adam

随机梯度下降法（SGD）算法介绍对比批量梯度下降法，假设从一批训练样本中随机选取一个样本。模型参数为，代价函数为，梯度

Shu灬下雨天·2023-04-02 19:17

极限学习机

注：下有视频讲解，可供参考单层前馈神经网络（SLFN）以其良好的学习能力在许多领域得到了广泛的应用，然而传统的学习算法，如BP等固有的一些缺点，成为制约其发展的主要瓶颈，前馈神经网络大多采用梯度下降法，

GSAU-深蓝工作室·2023-04-02 11:57

机器学习-线性回归算法梳理

学习内容机器学习的一些概念有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证线性回归的原理线性回归损失函数、代价函数、目标函数优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等)线性回归的评估指标

RunRabbitRun·2023-04-02 06:28

李宏毅机器学习笔记

DataWhale–李宏毅老师机器学习P5-P8《误差来源》和《梯度下降法》学习笔记学习笔记本文是李宏毅老师B站–《机器学习》课程的学习笔记，在此非常感谢DataWhale提供的平台，希望大家加入到这个学习的大家庭中

learn_for_more·2023-04-02 06:26

最优算法求解化

常见的最优化算法包括梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、阻尼牛顿法、BFGS算法等。这些算法通常用于数值优化，也就是在数学模型中找到使目标函数取得最优值的变量值。

华创资源·2023-04-02 00:21

牛顿法、拟牛顿法、梯度下降法通俗理解

泰勒？你真的了解了吗？如果是，恭喜你，下面的部分你都可以看懂1.牛顿法通俗理解推导过程2.拟牛顿法3.梯度下降通俗理解

winner8881·2023-04-02 00:23

【机器学习】8、梯度下降法和拟牛顿法

文章目录1、梯度2、梯度上升和梯度下降3、梯度下降算法详解3.1直观解释3.2梯度下降相关概念3.3梯度下降的矩阵描述3.4梯度下降的算法调优4、梯度下降法大家族5、梯度下降法和其他无约束优化算法的比较

呆呆的猫·2023-04-02 00:10

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

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

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

推荐频道

梯度下降法