梯度下降法

深度学习模型训练中学习率的衰减方式

梯度下降法是一个广泛被用来最小化模型误差的参数优化算法。梯度下降法通过多次迭代，并在每一步中最小化成本函数（cost来估计模型的参数。
HoveXb·2023-01-25 10:40

为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化？

1归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？斯坦福机器学习视频做了很好的解释：ht
知北行·2023-01-25 09:54

多变量线性回归

目录多功能多元梯度下降法多元梯度下降法Ⅰ——特征缩放均值归一化（Meannormalization）多元梯度下降法Ⅱ——学习率多项式回归和特征选择正规方程（区别于迭代方法的直接解法）梯度下降法与正则方程的优劣对比正规方程在矩阵不可逆时的解法多功能多元梯度下降法右边部分只是有多个特征量用于更新参数多元梯度下降法
Jerry学编程·2023-01-24 15:33

关于深度学习中的梯度下降，了解一下

原文一篇让你很容易理解什么是梯度下降的博客0什么是梯度下降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)。
麦田里的守望者_zhg·2023-01-23 21:45

深度学习--梯度下降法

首先是公式的推导，直接看图吧代码：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=1.0defforward(x):returnw*xdefcost(x_data,y_data):cost=0forx,yinzip(x_data,y_data):y_pred=forward(x
mengxinmengxin12·2023-01-23 21:15

梯度下降法写多元一次方程

在做线性回归的时候，很多情况下因变量是由多个自变量所决定的，本文局一个案例说明。第一列和第二列都是自变量，第三列是因变量代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt导入数据集并划分数据data=np.genfromtxt("C:/Users/Lenovo/Desktop/shuzizuoye/Delivery.csv",delimiter=","
会发光的咸鱼·2023-01-23 21:14

初学者之路——————bp神经网络

拟合的具体效果就是通过梯度下降法使得误差函数最小，但是有时候bp神经网络中存在超参数，即不能通过梯度下降法求得最优解。超参数的存在很容易产生非凸优化问题，即存在多个局部最优解，很难找到全局最优解。
MapleCL·2023-01-23 13:10

深度学习之——损失函数（loss)

比如：求解一个函数最小点最常用的方法是梯度下降法：梯度下降详解（比如：全批量梯度下降BatchGD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降mini-batchGD、Adagrad法，Adadelta法、Adam
小羊头发长长长·2023-01-23 08:40

1.人工智能的数学基础

1.1梯度问题：1.2凸函数问题与梯度下降1.2.1凸集与凸函数1.2.2梯度下降1.2.3梯度下降的参数求解1.2.4梯度下降步骤1.2.5迭代的终止条件1.2.6代码实现1.3求最优解的方法1.3.1梯度下降法
data-master·2023-01-22 13:10

交叉特征的处理算法学习理解(FM-xDeepFM)

FM算法公式：其中其中利用上三角矩阵=(对称矩阵-对角矩阵)/2的思想，将其化简为再利用梯度下降法求出V，即得到每个特征的隐含向量(能反映交叉信息)，同时训练即可得到分类或回归模型。
sinat_36190649·2023-01-22 08:39

机器学习笔记二

3.实例分析1.二层神经网络例子2.三层神经网络例子4.神经网络的训练策略三.人工神经网络(下)1.后向传播算法(上)2.后向传播算法(下)3.神经网络的改进1.非线性函数的改进2.目标函数的改进3.梯度下降法的改进
呆狐仙·2023-01-22 07:25

吴恩达机器学习打卡day3

课程视频P22图1表示使用了不同次数的变量在此情形下，若要使用梯度下降法，则需要先对数据进行特征缩放，不然没有可操作性。图1      图2使用不同的函数来代表房价预测曲线。
学吧 学无止境·2023-01-21 21:31

吴恩达机器学习打卡day2

课程视频P11图1表示了梯度下降方法和线性回归模型，而我们要做的就是把它俩结合起来，用梯度下降法来使这个线性回归模型达到最小值。画红线的部分为偏导数，是重点要讨论的部分，在下一张图展开。
学吧 学无止境·2023-01-21 21:31

“深度学习”学习日记。与学习相关的技巧 -- 参数的更新

2023.1.20在神经网络的学习这一章，学习过了利用梯度下降法对参数进行更新，目的是找到是损失函数的值尽量小的参数；像解决这样的问题称为最优化。
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-21 14:47

一维搜索的python实现

一维搜索python实现求解函数的参数说明：x1：初始迭代点，限牛顿法和梯度下降法a,b:初始搜索区间的左右端点，限黄金分割法和对分法iteration：最大迭代次数delta：当迭代前后的x的差值的绝对值小于
ersanwuqi·2023-01-21 08:24

最速下降法与梯度法的区别

文章目录步长（也叫做学习率）方向梯度下降法在机器学习中的应用参考这篇文章主要记录了最速下降法与梯度法的区别。2者的区别一个是步长，一个是方向。
RDSunday·2023-01-21 08:15

python机器学习（一）算法学习的步骤、机器学习的应用及流程(获取数据、特征工程、模型、模型评估)

机器学习入门机器学习中需要理论性的知识，如数学知识为微积分(求导过程，线性回归的梯度下降法)，线性代数(多元线性回归，高纬度的数据，矩阵等)，概率论(贝叶斯算法)，统计学(贯穿整个学习过程)，算法根据数学基础一步步的推导出来的
hwwaizs·2023-01-20 20:16

吴恩达机器学习笔记：（三）梯度下降法

梯度下降法知识点：偏导数、微积分、局部最优解概念介绍梯度下降法目的是为了“下降”，下降的方法是按照“梯度”。
时间之里·2023-01-20 15:56

吴恩达机器学习笔记 多元梯度下降法

之前介绍的梯度下降中只有两个变量，现在考虑有0~n共n+1个变量的时候。与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数，则这个代价函数是所有建模误差的平方和，多变量线性回归的批量梯度下降算法为注意多个变量的变化也是要同时计算更新。参数的范围会对梯度下降的算法产生影响，因此常用的梯度下降处理方法有特征缩放和选择合适大小的学习率特征缩放：要保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯度下
桃木————·2023-01-20 15:23

1.吴恩达机器学习课程笔记：多元梯度下降法

1.吴恩达机器学习课程笔记：多元梯度下降法笔记来源：吴恩达机器学习课程笔记：多元梯度下降法仅作为个人学习笔记，若各位大佬发现错误请指正1.1多元特征（变量）每一列代表一个特征，例如：房屋大小、卧室数量、
Uncertainty!!·2023-01-20 14:39

深度学习Pytorch--梯度与反向传播笔记

Pytorch梯度与反向传播相关概念导数偏导数方向导数梯度梯度下降法自动求梯度概念Tensor反向传播求梯度相关概念先来理解一下从导数到梯度的相关概念。
赤坂·龙之介·2023-01-19 06:10

梯度下降算法_批梯度下降法，Minibatch梯度下降法和随机梯度下降法之间的区别...

什么是梯度下降法？梯度下降法是一种机器学习中常用的优化算法，用来找到一个函数(f)的参数(系数)的值，使成本函数(cost)最小。
weixin_39531183·2023-01-18 22:47

梯度下降算法_梯度下降法的简单介绍以及实现

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。
weixin_39548193·2023-01-18 22:47

梯度下降算法

梯度下降法是最小化目标函数（假设为J（θ））的一种方法，其中θ为模型的参数，梯度下降法利用目标函数的梯度∇θJ(θ)的反方向来更新参数。
【敛芳尊】·2023-01-18 22:45

梯度下降法

目录梯度下降gradientdescent线性回归的梯度下降线代复习Octave求逆矩阵的函数:pinv()奇异矩阵(退化矩阵)没有逆矩阵矩阵转置梯度下降gradientdescent:=赋值=判断线性回归的梯度下降线性回归的代价函数总是凸函数(弓型函数)线代复习Octave求逆矩阵的函数:pinv()奇异矩阵(退化矩阵)没有逆矩阵矩阵转置
Jerry学编程·2023-01-18 22:39

CS229学习笔记

最近系统地学习了2008版的CS229，笔记如下有些凌乱，大家见谅costfunction:LMSalgorithm最小均方算法为了找到使得costfunction最小的θ，我们考虑使用梯度下降法这个方法就是从某一个
AndrewZhou924·2023-01-18 17:03

【学习周报】深度学习笔记第二周

学习目标：吴恩达深度学习课程week2学习内容：梯度下降法（GradientDescent）计算图（ComputationGraph）逻辑回归中的梯度下降（LogisticRegressionGradientDescent
不要卷我啊·2023-01-18 08:54

实验三：神经网络之网络基础、第4关：优化方法：梯度下降

文章目录任务描述相关知识优化算法概述编程要求测试说明答案任务描述本关任务：通过学习梯度下降法的相关知识，编写一个计算指定函数取得极值时对应的x的值的程序。
就你叫Martin？·2023-01-17 13:55

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nnn中随机选取一个样本isi
AINLPer·2023-01-17 12:00

牛顿法求函数零点和极值点

文章目录牛顿法求解函数零点基本思想形象理解牛顿法求解函数极值点一维情况高维情况求极值点时与梯度下降法比较相同点不同点Reference牛顿法求解函数零点基本思想设有一个连续可导函数y=f(x)y=f(x
Black Magician·2023-01-16 21:36

使用梯度下降法的逻辑回归

#加载包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinepath='LogiReg_data.txt'#header=None：表示文件中的第一行不会被默认设置成列名。#names用来设置列名pdData=pd.read_csv(path,header=None,sep=',',names=['
乍暖·还寒·2023-01-16 17:30

逻辑回归中的梯度下降法

梯度下降法：该算法是一个一阶最优化算法，通过向函数上当前点对应梯度（或近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索找到一个函数的局部极小值。
流泪的猪·2023-01-16 17:50

收藏 | 机器学习最全知识点汇总（万字长文）

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达1.列举常用的最优化方法梯度下降法牛顿法，拟牛顿法坐标下降法梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等
小白学视觉·2023-01-16 15:17

【收藏】机器学习与深度学习核心知识点总结

阅读大概需要33分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来源|SIGAI数学1.列举常用的最优化方法梯度下降法牛顿法，拟牛顿法坐标下降法梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。
zenRRan·2023-01-16 15:17

梯度下降法实现softmax回归MATLAB程序

梯度下降法实现softmax回归MATLAB程序版权声明：本文原创，转载须注明来源。
Genlovy_Hoo·2023-01-16 12:17

matlab梯度下降法_svm与梯度下降法

首先还是回顾一下原理。先了解一下最简单的线性svm向量机，个人认为从hingeloss的角度来解释线性svm比使用几何意义来说更加简单快速并且扩展性更好。首先我们令：这是一个简单的线性回归的形式，此时我们来定义损失函数：可以看到，这是一个通用的损失函数的形式，当损失函数l为二元交叉熵的时候，上面的L(x)表示的就是逻辑回归的损失函数，当损失函数l为mse的时候，上面的L(x)表示的就是线性回归的损
weixin_39600885·2023-01-16 12:17

SVM损失函数和softmax损失函数

在优化模型的过程中，我们一般会采用一些优化方法，如梯度下降法，去最小化损失函数。
王亦傲·2023-01-16 12:17

【深度学习 反向传播算法01】什么是反向传播算法？ （求解梯度-链式求导法则）

反向传播算法本文是根据深度学习课程图文做的笔记0.背景简单深度学习模型的基本流程：1.定义模型2.读入数据3.给出损失函数f4.梯度下降法更新参数（手动求梯度、pytorch自动求导）对于复杂模型，如100
AD_钙·2023-01-16 10:21

详解梯度消失、梯度爆炸问题

梯度消失、梯度爆炸其根本原因在于反向传播训练法则（BP算法）：是指在使用梯度下降法对误差进行反向传播时，由于求偏导累
王魚(Virgil)·2023-01-16 10:03

【持续更新】【机器学习】线性回归算法（句句注释，超级详细，机器学习经典算法）

```python#线性回归算法：#加载数据文件#数据预处理#建立模型f(x)=wx+b#定义损失函数#判断数据量和特征值大小#如果大，损失函数用梯度下降法#如果小，用最小二乘法#进行参数求解#模型检测
阳阳的小笔记本·2023-01-16 08:18

机器学习（李航统计学习方法）

目录绪论-资料介绍绪论-频率派vs贝叶斯派频率派的观点贝叶斯派的观点监督学习与无监督学习单变量线性回归模型表示代价函数梯度下降多变量线性回归多维特征多变量梯度下降梯度下降法实践1-特征缩放梯度下降法实践
快乐的阿江江·2023-01-16 08:01

机器学习：《李航统计学方法》二

并且感知机学习算法是基于随机梯度下降法的对损失函数的最优化算
关切得大神·2023-01-16 08:00

数据分析-深度学习 Pytorch Day5

李宏毅《机器学习》第6讲——梯度下降Review:梯度下降法在回归问题的第三步中，需要解决下面的最优化问题：我们要找一组参数θ，让损失函数越小越好，这个问题可以用梯度下降法解决。
小浩码出未来！·2023-01-16 08:51

深度学习——不同梯度下降法的特点比较

1、标准梯度下降法（GD）（1）每个样本都计算一次（2）训练速度慢（3）容易陷入局部最优解2、批量梯度下降法（BGD]-每批样本计算一次（1）训练速度较快（2）选择平均梯度最小的方向3、随机梯度下降法（
前尘昨夜此刻·2023-01-16 06:03

深度学习——Dropout层

一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数（w，b）。在做权重的调整
一套煎饼·2023-01-16 06:03

神经网络与深度学习——神经网络基础——梯度下降法

梯度下降法是我们训练参数的途径，这里还是以logistic回归函数为例首先回顾一下logistic回归函数，其中J（w,b）表示成本函数我们的目的是要找到使成本函数尽可能小的参数w和b梯度下降法：从初始点开始
kazuhura·2023-01-16 06:29

线性回归之原理介绍

线性回归是研究平均意义下变量与变量之间的定量关系表达式线性回归损失函数一般是均方误差(MSE)求解线性回归参数通常有最小二乘法和梯度下降法最小二乘法的几何意义是高维空间中的一个向量在低维子空间的投影最小二乘法与
整得咔咔响·2023-01-16 00:04

吴恩达深度学习课程笔记

1.逻辑回归、梯度下降法、向量化2.广播、关于numpy向量的说明3.神经网络、激活函数、随机初始化4.超参数、划分数据集、偏差与方差、正则化5.
劳埃德·福杰·2023-01-15 16:17

【吴恩达机器学习】第五章 多变量线性回归

+θnxn(其中x_0=1)多元梯度下降法上一课时我们知道了多变量线性回归的假
zxfhahaha·2023-01-15 12:28

第二章.线性回归以及非线性回归—多元线性回归

3.梯度下降法求解多元线性回归1).公式：①.求导之后的公式：4.实战1：梯度下降法—多元线性回归：1).CSV中的数据：以一家快递公司送货为例：X1-运货里程X2-运货次数Y：总运输时间2).代码impo
七巷少年^ω^·2023-01-15 11:56
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