梯度下降法第14页

梯度下降算法综述

总结简介梯度下降算法：梯度下降法是最常用的优化算法之一，也是迄今为止优化神经网络最常用的方法之一。同时，每个最先进的深度学习库都包含各种优化梯度下降算法的实现。

我会像蜗牛一样努力·2023-01-15 10:28

深度学习 | 梯度下降法

梯度下降法（Gradientdescentoptimization)理想的梯度下降算法要满足两点：收敛速度要快；能全局收敛重点问题：如何调整搜索的步长（也叫学习率，LearningRate）、如何加快收敛速度

TwilightZrui·2023-01-15 09:24

深度学习 11 梯度下降算法改进

数据初始化要点:1.梯度下降算法的三种方式:批量梯度下降法(batch)，即同时处理整个训练集.小批量梯度下降法（Mini-Batch）每次同时处理固定大小的数据集.随机梯度下降法（stochasticgradientdescent

处女座_三月·2023-01-15 09:53

深度学习系统框架基础--python+CNN

深度学习系统框架基础--python+CNN**机器学习****python****感知机****神经网络****参数归类****激活函数****正规化****预处理****批处理****损失函数****随机梯度下降法

wnaka·2023-01-14 20:14

“深度学习”学习日记。神经网络的学习。--学习算法的实现

2023.1.13愿望世界没有新冠，复阳的感觉真的难受这一段时间学习了“损失函数”、“mini-batch”、“梯度”、“梯度下降法”，今天通过他们取实现神经网络学习算法的实现，做一次总结。

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-14 12:47

梯度下降法实战案例（波士顿房价）

本次实战思路是先找到波士顿房价数据中与房价有较强相关性的一列数据，通过梯度下降法找合适的参数，拟合出这列数据与房价的线性关系。

Twin Star·2023-01-14 08:32

基于python实现梯度下降法（GD）在线性回归中的应用（Boston房价预测数据集）

【环境准备】用到的包主要有两个：numpy和sklearn，都是机器学习常用的库。【数据集介绍】波士顿房价数据集（BostonHousePriceDataset）使用sklearn.datasets.load_boston即可加载相关数据。该数据集是一个回归问题。每个类的观察值数量是均等的，共有506个观察，13个输入变量和1个输出变量。在这里我将数据集视作线性关系，即所以项目的目标就是求出该数据

Zy Fan·2023-01-14 08:31

机器学习梯度下降法应用波士顿房价预测

目录1线性回归api介绍小结2波士顿房价预测2.1案例背景介绍2.2案例分析2.3回归性能评估2.4代码实现2.4.1正规方程2.4.2梯度下降法2.5小结1线性回归api介绍机器学习梯度下降算法：https

赵广陆·2023-01-14 08:28

梯度下降法介绍（案列：波士顿放假预测）

目录一、详解梯度下降算法1.1梯度下降饿相关概念复习1.2梯度下降法流程的推导二、梯度下降法大家族2.1全梯度下降算法(FG)2.2随机梯度下降算法(SG)2.3小批量梯度下降算法(mini-batch

莱维贝贝、·2023-01-14 08:27

波士顿房价预测—随机梯度下降法优化

根据我上一篇关于波士顿房价预测一文可以知道，如果使用梯度下降法，需要将所有的样本对梯度的贡献取平均，根据梯度更新参数。

心无旁骛~·2023-01-14 08:56

《DeepLearning.ai》第七课：超参数调试、Batch正则化和程序框架

第一个是学习率，第二个是Moentum（动量梯度下降法）的参数，如果使用了Adam优化算法，也需要调整第三个参数，第三行参数一般有默认值，如图所示。

王先森Vicent·2023-01-14 07:38

【机器学习笔记】《统计学习方法》第二章感知机+随机梯度下降法

主要参考书目《统计学习方法》第2版，清华大学出版社参考书目MachineLearninginAction,PeterHarrington用于考研复试笔记，所以写的很简洁，自己能看懂就行。有学习需求请绕道，参考吴恩达机器学习或以上书籍，讲得比大多数博客好。概念感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1，-1二值。f(x)=sign(w⋅x

Baolar_Code·2023-01-13 22:30

机器学习-统计学习方法第二版学习笔记-第二章感知机

2.3感知机学习算法算法2.1随机梯度下降法算法2.2感知机模型对偶形式

xingS1992·2023-01-13 22:27

《统计学习方法》第 2 章“感知机”学习笔记

研究思路1、模型：二分类问题，数据点分为“+1+1+1”类和“−1-1−1”类，“超平面”为所求；2、策略：损失函数最小化，确定参数www和bbb；3、算法：随机梯度下降法。

liweiwei1419·2023-01-13 22:51

机器学习-线性回归方法之最小二乘法和梯度下降法

最近刚开始学机器学习里面的线性回归~也是第一次接触python参考了网上的一些内容和自己的理解做了以下整理~希望可以帮助到你1线性回归（LinearRegression）：拟合出一个线性组合关系的函数，尽可能拟合所有数据点。一元线性回归：如y=x+b，找到一条直线，所有样本点到直线的距离之和最小。多元线性回归：如y=1x1+2x2+3x3...+0，找到一个超平面来拟合样本点。为了方便计算和表示，

鹅鹅e·2023-01-13 16:15

DDPG策略更新细节解释

DDPG算法原理DDPG采用了AC框架，与普通AC不同的是，DDPG的actor采用的是确定性策略梯度下降法得出确定的行为，而不是行为概率分布，而critic则引用了DQN的经历回放策略，使RL学习收敛更快

ggjkd·2023-01-13 07:41

【机器学习】线性回归（实战）

构建实验所需的数据（以下实验将基于此数据）三、实现线性回归的两种方式方法一：通过直接求解得到拟合方程参数：θ=(XTX)−1XTy\theta=(X^TX)^{-1}X^Tyθ=(XTX)−1XTy方法二：通过梯度下降法进行求解

酱懵静·2023-01-13 06:47

【ML/DL】mini-batch 梯度下降法的batch size设置多大合适？

梯度下降法通常分为三类：（1）批量梯度下降法：每次训练输入全部数据，能够考虑全部样本的梯度，获取到准确的梯度，但比较耗时，并且输入全部数据，可能内存或GPU装不下；（2）随机梯度下降法：每次随机选择一个样本进行训练

落叶阳光·2023-01-13 00:15

白话机器学习数学——梯度下降与牛顿迭代

白话机器学习数学——梯度下降与牛顿迭代导言预备知识多元函数的泰勒展开式梯度的概念Hessian矩阵梯度下降法牛顿法拓展-坐标下降法总结导言机器学习中，我们为了得到最优结果，需要寻找函数的最值这。

伯纳乌纯白·2023-01-12 19:12

读书笔记-白话机器学习的数学

文章目录回归线性回归步骤公式使用矩阵表示优化算法问题扩展分类感知机步骤公式逻辑回归公式线性不可分扩展正则化公式基础模型评估分类问题正则化过拟合正则化参考待学习回归线性回归步骤训练数据，画图预测函数和目标函数初始值是随机的最小二乘法12\frac{1}{2}21是方便计算加的梯度下降法学习率

shichen501·2023-01-12 19:10

白话机器学习算法 Part 1

第一部分的主题是：梯度下降法/最佳拟合线线性回

asuro007·2023-01-12 19:35

《白话机器学习的数学》公式整理

最速下降法（梯度下降法）。多重回归，换成矩阵相乘而不必使用循环遍历。均方误差。这个看起来跟回归的目标函数很像，书本有描述。随机梯度下降法。小批量梯度下降法。

Atl212·2023-01-12 19:33

《白话机器学习的数学》随机梯度下降法实现代码理解

书本源码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读入训练数据train=np.loadtxt('click.csv',delimiter=',',dtype='int',skiprows=1)train_x=train[:,0]train_y=train[:,1]#标准化mu=train_x.mean()sigma=train_x.std()defs

Atl212·2023-01-12 19:03

数字图像处理

Canny边缘检测1.边缘检测的梯度下降法，边缘检测和梯度下降法计算梯度大小和方向边沿检测2.非极大值抑制a.双阈值检测双阈值边界的临界尺度这个阈值可能影响到，噪音点的大小图像金字塔图像金字塔金字塔拉普拉斯的算法图像的轮廓

qq_1335857320·2023-01-12 19:02

第二章.线性回归以及非线性回归—梯度下降法

第二章.线性回归以及非线性回归2.5梯度下降法1.流程：初始化θ0,θ1不断改变θ0,θ1，直到J(θ0,θ1)到达一个全局最小值或局部极小值2.图像分析：1).图像层面分析代价函数：①.红色区域表示代价函数的值比较大

七巷少年^ω^·2023-01-12 18:52

反向传播算法过程推导

反向传播算法反向传播算法（BackPropagationAlgorithm）的定义：反向传播（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）结合使用的

卿与·2023-01-12 12:48

刘二大人《PyTorch深度学习实践》第3讲梯度下降算法

α是学习率，此处设为0.012、梯度下降法只能算出局部最优，没办法得到全局最优3、鞍点，梯度为04、如果cost随epoch曲线上升了，原因可能是α取大了；加权均值可以让曲线更圆滑5、随机梯度下降公式6

qq_39705798·2023-01-12 11:47

【RBF数据预测】基于matlab粒子群算法优化RBF神经网络数据预测【含Matlab源码 476期】

然而BP网络用于函数逼近时,权值的调节采用的是负梯度下降法,这种调节权值的方法存在一定的局限性,即存在着收敛速度慢和局部极小点等缺点。径向基函数网络在逼近能力,分类能力和学习速度方面均优

海神之光·2023-01-11 11:50

机器学习笔记（继续更新）

目录1.具有一个特征的学习算法（linearregression线性回归），代价函数编辑的由来，等高图2.可以最小化代价函数的梯度下降法（gradientdescent），以及对于编辑、学习率编辑、导数项的通俗解释

M有在认真学习·2023-01-11 09:00

吴恩达---机器学习的流程（持续更新）

学习流程：1.具有一个特征的学习算法（linearregression线性回归），代价函数编辑的由来，等高图2.可以最小化代价函数的梯度下降法（gradientdescent），以及对于编辑、学习率编辑

M有在认真学习·2023-01-11 09:30

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第一课·第二周神经网络基础

目录1.二分分类2.logistic回归3.logistic代价函数4.梯度下降法5.计算图6.logistic回归中的梯度下降法7.向量化8.向量化logistic回归9.Python中的广播10.pythonnumpy1

手可摘星辰不去高声语·2023-01-10 19:06

【PyTorch深度学习实践】深度学习之反向传播，用PyTorch实现线性回归和Logistic回归

文章目录前言一、反向传播二、用PyTorch实现线性回归三、Logistic回归总结前言继上一节讲的线性模型和梯度下降法后，本节将在此基础上讲解反向传播，用PyTorch实现线性回归和Logistics

今天又干了些什么呢·2023-01-10 16:25

【PyTorch深度学习实践】03_反向传播

转载：梯度下降法是通用的优化算

青山的青衫·2023-01-10 16:46

（一）感知机与python代码实现

目标求得一个超平面将正负例完全正确分开基于误分类的损失函数：L(w,b)=-∑yi(w·xi+b)这里xi是误分类的点，损失函数是非负的，对应误分类点到分离超平面的总距离，如果没有误分类的点，损失函数的值为0利用随机梯度下降法对损失函数进行极小化

十二十二呀·2023-01-10 15:36

机器学习第二章感知机和支持向量机

2.1、例1：儿童免乘车票2.2、例2：鱼的分类2.3、例3：高维空间上的分类2.4、感知机的定义2.5、感知机的几何解释3、学习策略3.1、两个问题3.2、损失函数3.3、优化目标4、学习算法4.1、梯度下降法

@青春之路·2023-01-10 07:27

第二章：感知机

文章目录2.1感知机模型2.2感知机策略2.3梯度下降法2.4感知机-原始算法形式2.5感知机-原始算法实例2.6感知机-对偶形式2.7感知机-对偶形式实例2.8感知机算法收敛性证明如下：2.1感知机模型

扔出去的回旋镖·2023-01-10 06:52

【机器学习】李宏毅 - 02 回归

文章目录回归00.机器学习总览01.案例导入1.1写出一个带有未知参数的函数表达式1.2根据训练集中数据定义损失函数1.3优化2调整模型02.梯度下降法单参数www多参数w,bw,bw,b03.线性模型

Biophilia_hyb·2023-01-09 14:00

线性回归公式推导及代码实现（非调包）

①、线性回归的累加及矩阵公式；②、损失函数的表达（MSE、极大似然估计）；③、损失函数求解（最小二乘法，梯度下降法）；④、sklearn的代码求解⑤、总结本文所有的向量都默认为列向量，粗体均表示向量

Z_Semeron·2023-01-09 13:08

Beta兑现(3/3)

吕思毅：神经网络的训练梯度下降法学习率：步长更大=学习率更高误

qq_52390277·2023-01-09 10:07

超分辨率——DRCN

由于梯度消失和梯度爆炸，用标准的梯度下降法学习DRCN是困难的。为了减轻训练的困难程度，作者提出两个改进办法：递归监督和跃层连接。对于SR问题，卷积网络的感受野决定了上下文信息的数量，上

weixin_44939146·2023-01-09 08:51

吴恩达【深度学习工程师】学习笔记（七）

主要内容：1、Mini-batch梯度下降法;2、指数加权平均;3、momentum、RMSProp、Adam优化算法;4、学习率衰减.1、M

zchang81·2023-01-09 00:49

自适应回声抵消

目录一、原理1、概述2、结构框图3、自适应算法3.1LMS算法3.1.1维纳滤波算法3.1.2最陡梯度下降法3.1.3LMS算法3.2NLMS算法二、仿真1、仿真流程2、代码3、仿真结果参考一、原理1、

龙王山气象预报员·2023-01-08 21:00

G2o，GTSAM，Ceres，Tensorflow优化器的方法比较

首先是一些背景知识：最速梯度下降法（GD）和牛顿法可以用来优化所有种类的函数。牛顿高斯和基于牛顿高斯的LM法只能用来优化非线性最小二乘。

chamomoe·2023-01-08 19:01

[回归问题]

回归问题一、一元线性回归1.解析法2.梯度下降法二、多元线性回归一、一元线性回归1.解析法模型中只有一个自变量，且预测的是一条直线y=wx+by=wx+by=wx+b模型变量：xxx模型参数：www(权重

Tensorrrrrr·2023-01-08 17:39

python一元线性回归_Python实现——一元线性回归(梯度下降法)

2019/3/25一元线性回归——梯度下降/最小二乘法又名：一两位小数点的悲剧感觉这个才是真正的重头戏，毕竟前两者都是更倾向于直接使用公式，而不是让计算机一步步去接近真相，而这个梯度下降就不一样了，计算机虽然还是跟从现有语句/公式，但是在不断尝试中一步步接近目的地。简单来说，梯度下降的目的在我看来还是要到达两系数的偏导数函数值为零的取值，因此，我们会从“任意一点”开始不断接近，由于根据之前最小二乘

weixin_39776344·2023-01-08 16:40

回归——一元线性回归

一元线性回归基本概念分类与回归一元线性回归代价函数相关系数梯度下降法推导代码实现梯度下降法Python代码实现从0开始借助python库matlab代码实现参考文章链接基本概念分类与回归什么叫做回归？

十@八九·2023-01-08 16:09

梯度下降法——一元线性回归

陈陈的糖罐子·2023-01-08 16:09

梯度下降法——一元线性回归（实战）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#载入数据data=np.genfromtxt("data.csv",delimiter=",")#传入文件，分隔符是逗号x_data=data[:,0]#取所有的行，第0个列y_data=data[:,1]plt.scatter(x_data,y_data)#画散点图plt.show()#学习率learning