梯度下降法第11页

【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

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

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

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梯度下降法