梯度下降法第15页

机器学习常见的问题总结（四）

笛在月明·2023-01-08 10:53

吴恩达深度学习视频笔记（持续更新）

深度学习符号字典：http://www.ai-start.com/dl2017/html/notation.html文章目录第一章节：最简单的神经网络逻辑回归LogisticRegression逻辑回归代价函数梯度下降法浅层神经网络激活函数神经网络的梯度下降随机初始化搭建神经网络块第二章节

每天都在努力学习SLAM的小黑·2023-01-08 09:46

机器学习中为什么需要对数据进行归一化？

2019-07-04阅读2K0数据归一化的好处：1归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？如下图所示，蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。

Carpe_Diem_t·2023-01-07 13:29

机器学习和深度学习——归一化处理

归一化后加快了梯度下降求最优解的速度（2）归一化有可能提高精度详解：（1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度\qquada.左图是未进行归一化的等高线，从左图中可以看出两个特征变化区间相差大，其形成的等高线非常尖，此时使用梯度下降法寻找最优解时

一大块肉松·2023-01-07 13:29

梯度弥散和梯度爆炸

cloud.tencent.com/developer/article/1347914https://www.cnblogs.com/yangmang/p/7477802.html结论（引用《梯度弥散》）：梯度下降法

weixin_43242454·2023-01-07 11:38

机器学习系列手记（七）：优化算法之随机梯度下降法

优化算法随机梯度下降法在机器学习中，优化问题的目标函数通常可以表示成其中θ\thetaθ是待优化的模型参数，xxx是模型输入，f(x,θ)f(x,\theta)f(x,θ)是模型的实际输出，yyy是模型的目标输出

岳小刀·2023-01-07 08:13

带动量的随机梯度下降法_梯度下降法(SGD)原理解析及其改进优化算法

梯度下降法原理梯度下降背后的原理(泰勒展开推导)BGD、SGD的工程选择上的tricks(eg.batch_size的设置)SGD相关改进优化算法(Momentum、Adam...)一、梯度下降法原理梯度

徐聪瓜要努力·2023-01-07 08:42

回归模型（一元线性回归、多项式回归、多重回归、最小二乘法、梯度下降法、随机梯度下降法、小批量梯度下降法）

回归模型意义：用于预测趋势或对指标进行评价1.一元线性回归fθ(x)=θ0+θ1x\begin{aligned}\f_{\theta}(x)=\theta_{0}+\theta_{1}x\end{aligned}

奋进的小hang·2023-01-07 08:12

什么是梯度下降法？

GBDT平方损失只是恰好等于残差https://mp.weixin.qq.com/s/F4YHEpfa280cpR4tgL0MawAI面试题之GBDT梯度提升树张戎数学话题的优秀回答者564人赞同了该回答梯度下降法简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法

weixin_ry5219775·2023-01-07 08:41

神经网络各种优化算法

https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8542554.html梯度下降法是最流行的优化算法之一，并且目前为止是优化神经网络常见的算法。

lalalalalalaaaa·2023-01-07 08:11

[Machine Learning] 梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD - Poll的笔记 - 博客园

[MachineLearning]梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGDhttp://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5089753.html?

hslvien·2023-01-07 08:41

神经网络之梯度下降法原理

0.前言梯度下降法是神经网络的一个优化算法，在回调权值的过程中有重要的作用，下面先回顾一下神经网络指明一下梯度下降在何时用上。

林下月光·2023-01-07 07:44

人工神经网络—梯度下降算法

梯度下降算法1.回顾2.思路分析3.优化网络中待求的参数—梯度下降法3.1梯度下降法的直观描述3.2梯度下降法的数学描述3.3多维情况的梯度下降法4.结尾参考资料1.回顾在上一讲中，我们讲到多层神经网络的结构是由每一层有多个神经元组成的线性结构

@DWC_DIP·2023-01-07 07:07

神经网络中的常用算法-梯度下降算法

目录一、概述二、算法思想1、一维2、多维三、梯度下降算法类型1、批量梯度下降算法2、随机梯度下降算法3、小批量梯度下降算法一、概述梯度下降法（Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法

kupeThinkPoem·2023-01-07 07:06

二阶优化方法——牛顿法、拟牛顿法(BFGS、L-BFGS)

algorithm_Tian或者扫下面的二维码~现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~对于逻辑回归和最大熵模型等以似然函数为最优化目标的问题，一般常用的求解方法有梯度下降法

ty44111144ty·2023-01-06 20:59

【python】scipy包中的BFGS算法

常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）对于scipy中一些优化算法的介绍，可以参考官方文档。

冰柚子·2023-01-06 20:27

基于小批量随机梯度下降法的通用分类器

基于小批量随机梯度下降法的通用分类器1.方法源码'''TheGeneralClassifierBasedonMini-BatchStochasticGradientDescent.'''

DeeGLMath·2023-01-06 12:18

Keras 成长之路（二）非线性回归

#顺序模型fromkerasimportSequential#神经网络,及激活函数fromkeras.layersimportDense,Activation#随机梯度下降法fromkeras.opt

koko_TT·2023-01-06 11:56

3.30-local minima和saddle point

优化是第三步，是在全域上寻找让loss最小的一组θ，但是我们知道梯度下降法他不是很完善，他在微分为0时就会停下来，这个点叫做criticalpoint，此时找到的还不一定是最小的loss。

ZHU883000·2023-01-06 09:26

梯度下降和最小二乘法

梯度下降法梯度下降法为迭代算法，梯度下降法得到有可能是局部最小值，而且初始值的选取对最终的结果影响很大。

竹官林三·2023-01-06 00:19

最小二乘法和梯度下降法

1.最小二乘法的原理以及要解决的问题最小二乘法主要是根据线性相关的知识进行求解。为了方便理解，我们先举一个一元回归的例子对于二元组（x，y），每一个x我们所能观察到对应的Y值，故设产生N组（x,Y）假设已知其成线性相关并设Y=ax+b+ε其中ε为误差并服从高斯分布ε~N（0，δ²）PS:为什么要服从正太分布，嗯哼，首先是这逼分布是大自然的最常见的分布，其次，我们看下就算不用概率学的知识也能得出这一

惊鸿罩影·2023-01-06 00:48

最小二乘法与梯度下降法

一.最小二乘法我们以最简单的一元线性模型来解释最小二乘法。什么是一元线性模型呢？监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性

Pd-pony·2023-01-06 00:48

最小二乘法和梯度下降法有哪些区别？

最小二乘法的目标：求误差的最小平方和，对应有两种：线性和非线性。线性最小二乘的解是closed-form即，而非线性最小二乘没有closed-form，通常用迭代法求解。迭代法，即在每一步update未知量逐渐逼近解，可以用于各种各样的问题（包括最小二乘），比如求的不是误差的最小平方和而是最小立方和。梯度下降是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题（线性和非线性都可以）。高斯-牛顿法是另一种经常用

余辉亮的学习笔记·2023-01-06 00:48

梯度下降和最小二乘法的区别

最小二乘法跟梯度下降法都是通过求导来求损失函数的最小值，那它们有什么区别呢。

BEINTHEMEMENT·2023-01-06 00:15

机器学习（四）——逻辑回归

one-vs-allone-vs-one多元逻辑回归正则化小结关于分类问题在前面的博文中，我介绍了线性回归、岭回归、Lasso回归三种回归模型，以及求解机器学习优化问题最重要、应用最广泛的优化算法——梯度下降法

石烨·2023-01-05 19:29

深度学习（matlab）学习笔记——1.单层神经网络

在监督学习下输入的数据为[输入，正确输入],即已经获得了正确的结果，在训练过程中通过已知的数据集来训练参数w，在训练过程中有采用增量规则，具体有两种算法随机梯度下降法（SGD）以及批量算法（Batch）

NamePY·2023-01-05 09:58

深度学习初级课程 4.过拟合和欠拟合

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文介绍回想一下上一课中的例子，Keras将在其训练模型的各个时期保留训练和验证损失的历史记录

cndrip·2023-01-05 09:47

神经网络梯度下降法python代码_学习率衰减加冲量优化的梯度下降法Python实现方案...

应用场景优化算法经常被使用在各种组合优化问题中。我们可以假定待优化的函数对象\(f(x)\)是一个黑盒，我们可以给这个黑盒输入一些参数\(x_0,x_1,...\)，然后这个黑盒会给我们返回其计算得到的函数值\(f(x_0),f(x_1),...\)。我们的最终目的是得到这个黑盒函数的最优输入参数\(x_i\)，使得\(f(x_i)=min\{f(x)\}\)。那么我们就会想到，通过不断的调整输入

IT桔子·2023-01-05 08:03

从头开始学人工智能day06

序开启征程梯度下降法介绍！明确问题解题思路代码结果总结今日目标！序前面学习了机器学习的入门算法，这次是一个与他大同小异的一个算法！（梯度下降），这里我们学习的是简单的一维的线性拟合！

BoyC啊·2023-01-05 08:13

统计学习方法chapter2

我们基于误分类的损失函数，利用常见的优化方法即梯度下降法对损失函数进行极小化，进而求出我们的感知机模型，感知机中的分类超平面和支持向量机中的最大间隔超平面类似；而且感知机模型后续发展到神

松阁~·2023-01-05 02:05

博途PLC BP神经网络自整定PID(SCL代码)

RXXW_Dor·2023-01-04 18:42

机器学习之用bp神经网络实现手写数字识别

机器学习之用bp神经网络实现手写数字识别代码如下#使用三层bp神经网络采用梯度下降法训练数字手写识别importscipy.ioassioimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportclassification_report

yingxin~·2023-01-04 18:20

【人工智能】机器学习基础速览

机器学习训练方法模型中的参数和超参数梯度下降法交叉验证机器

萌狼蓝天·2023-01-04 14:39

梯度下降与矩阵分解

在求解损失函数最小值的时候，可以通过梯度下降法来一步步迭代求出最小化的损失函数和模型参数值。梯度：对于一元函数来说，梯度就是该函数的导数。

salute大兵·2023-01-04 13:30

神经网络——前馈网络、BP网络、BP算法

2.反向传播算法（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）结合使用的，用

cljcfc·2023-01-03 22:20

【信号识别】基于深度学习CNN实现信号调制分类附matlab代码

传统的均衡处理主要是利用梯度下降法逼近信道特征,在时域或频域对信号进行逆卷积运算,以抑制信道干扰和畸变,改善系统响应;而传统的调制识别方法主要通过提取信号的专家特征,选择合适的分类器进行识别。

matlab科研助手·2023-01-03 18:04

Pytorch深度学习实践-刘二大人-梯度下降和随机梯度下降

梯度下降法：importmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2.0,4.0,6.0,8.0]loss_list=[]w=1.0defforward

慢慢来8·2023-01-03 13:17

tf.keras实现线性回归

文章一、单变量线性回归二、问题分析三、梯度下降法四、学习速率五、线性回归示例代码1.导入第三方库2.读取数据3.绘制学历和收入的散点图4.搭建线性网络模型5.模型训练6.模型预测一、单变量线性回归单变量线性回归算法

booze-J·2023-01-03 12:07

tensorflow_梯度下降详解(转载)

梯度下降的概念梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对于梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。

Blame°、·2023-01-03 11:20

TensorFlow实现梯度下降法

TensorFlow实现一元线性回归第1步导入需要的库、加载数据样本importtensorflowastfimportnumpyasnp#第1步导入需要的库、加载数据样本x=np.array([137.97,104.50,100.00,124.32,79.20,99.00,124.00,114.00,106.69,138.05,53.75,46.91,68.00,63.02,81.26,86.2

奋斗在阿尔卑斯的皮卡丘·2023-01-03 11:17

深度学习初级课程 3.随机梯度下降法

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文介绍在前两节课中，我们学习了如何从密集的层堆中构建完全连接的网络

cndrip·2023-01-03 11:15

TensorFlow实现梯度下降

目录一、梯度下降概念二、要点三、梯度下降法求解线性回归步骤四、使用Numpy实现一元线性回归五、使用TensorFlow实现一元线性回归六、总结一、梯度下降概念梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法

大展鸿兔·2023-01-03 11:43

《PyTorch深度学习实践》完结合集 · Hongpu Liu · PyTorch梯度下降法（2）

coding:utf-8-*-'''============================================时间：2021.8.13作者：手可摘星辰不去高声语文件名：04-PyTorch梯度下降法

手可摘星辰不去高声语·2023-01-03 11:39

【刘洪普】PyTorch深度学习实践

文章目录一、overview1机器学习二、Linear_Model（线性模型）1例子引入三、Gradient_Descent(梯度下降法)1梯度下降2梯度下降与随机梯度下降（SGD）对比3Mini-Batch

蛋黄液·2023-01-03 11:58

深度学习初级教程 2.深度神经网络

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文介绍在这节课中，我们将看到我们如何构建能够学习复杂关系的神经网络

cndrip·2023-01-03 08:52

最优化算法之牛顿法、高斯-牛顿法、LM算法

上一篇文章中主要讲解了最优化算法中的梯度下降法，类似的算法还有牛顿法、高斯-牛顿法以及LM算法等，都属于多轮迭代中一步一步逼近最优解的算法，本文首先从数学的角度解释这些算法的原理与联系，然后使用Opencv

萌萌哒程序猴·2023-01-03 02:02

非线性优化之牛顿（梯度）下降法、高斯牛顿法、LM下降法

本质都是基于梯度下降法。

BUAA-XX·2023-01-03 02:32

机器学习--sklearn之逻辑回归

目录线性回归Sigmoid函数逻辑回归逻辑回归的损失函数正则化L1正则化L2正则化L1正则化和L2正则化的区别梯度下降法梯度下降法的代数方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法的矩阵方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法分类批量梯度下降法

cofisher·2023-01-02 12:10

【神经网络】学习笔记九—学习率浅析

它指导我们在梯度下降法中，如何使用损失函数的梯度调整网络权重的超参数。调整权重公式如下：new_weight=old_weight-learning_rate*gr

昔我往矣wood·2023-01-02 08:03

最优化方法——最小二乘法与梯度下降法

目录系列文章目录一、问题二、实验思路综述1.实验工具及算法2.实验数据3.实验目标4.实验步骤三、最小二乘问题引入1.最小二乘问题样例2.最小二乘问题解决方案及数学模型化3.相关线性代数知识导入3.1梯度3.2矩阵的逆3.3QR分解四、最小二乘法1.定义2.数学模型化2.1目标函数2.2最小二乘法的解2.3列向量空间的意义3.目标求解推导4.正规方程4.1通过Gram矩阵求解正规方程4.2通过QR

@李忆如·2023-01-02 04:17

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