梯度下降法第17页

模式识别系列（二）线性回归

目录1.线性回归1.1什么是线性回归1.2线性回归的最优解2.梯度下降法2.1什么是梯度下降法2.2线性回归梯度下降法2.3随机梯度下降法(SGD)2.4Mini-Batch1.线性回归1.1什么是线性回归

人工小智障·2022-12-27 18:08

线性回归(Linear Regression)、逻辑回归(Logistic Regression)的原理、联系与区别

一、线性回归(LinearRegression)、逻辑回归(LogisticRegression)推导1、线性回归(LinearRegression)原理及手工实现_解析解法、梯度下降法求解最优解2、逻辑回归

PuJiang-·2022-12-27 18:36

02_有监督学习--简单线性回归模型（梯度下降法代码实现）

02_有监督学习--简单线性回归模型（梯度下降法代码实现）有监督学习--简单线性回归模型（梯度下降法代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.定义模型的超参数4.定义核心梯度下降模型函数

黑泽君·2022-12-27 07:20

机器学习-梯度下降法实现线性回归

1.背景文章的背景取自AnIntroductiontoGradientDescentandLinearRegression，本文想在该文章的基础上，完整地描述线性回归算法。部分数据和图片取自该文章。没有太多时间抠细节，所以难免有什么缺漏错误之处，望指正。线性回归的目标很简单，就是用一条线，来拟合这些点，并且使得点集与拟合函数间的误差最小。如果这个函数曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一

五癫·2022-12-27 07:49

23-实现线性回归中的梯度下降法

实现线性回归中的梯度下降法 这篇博客主要是具体编程实现线性回归中使用梯度下降法。

蓝子娃娃·2022-12-27 07:47

线性回归原理及实现（二）：梯度下降法

写了有关线性回归的基本原理和应用场景的内容，提到了两个实现线性模型回归的方法：最小二乘法和梯度下降，并给出了最小二乘法的推导和python实现代码；这篇博客则是承接上一篇没有写完的内容，主要写线性回归的梯度下降法的原理和代码实现

玉米味土豆片·2022-12-27 07:16

梯度下降法实现线性回归

梯度下降法实现线性回归一、梯度下降法的简单介绍1.梯度下降法寻找全局最小值的过程不能保证梯度下降法总是能够找到全局最小值，有时还可能找到局部最小值，这也是梯度下降法的缺点。

paradise smile·2022-12-27 07:44

Andrew Ng吴恩达深度学习Course_1笔记

salahuya·2022-12-27 06:54

机器学习day01

过拟合欠拟合（方差和偏差以及各自解决办法），交叉验证欠拟合和过拟合学习曲线复杂程曲线如何解决欠拟合和过拟合评估方法：留出法交叉验证法自助法2.线性回归的原理3.线性回归损失函数，代价函数，目标函数4.优化方法（梯度下降法

go all out·2022-12-27 03:40

论文笔记（二） fully-convolutional siamese networks for object tracking

当然现在也有人使用卷积网络进行离线训练，在线跟踪，但是当跟踪目标未知时，需要利用随机梯度下降法(SGD)在线微调网络权重，从而使得速度下降，做不到实时跟踪。综上，浅层学习方式，

nightmare_dimple·2022-12-27 02:58

吃瓜教程-Task4（第5章）

“模拟退火”方法；3.随机梯度下降法；

爬树的小孩·2022-12-26 14:25

机器学习入门实验之逻辑回归--批梯度下降法

机器学习入门实验之逻辑回归--批梯度下降法机器学习入门课程复习：逻辑回归基于交叉熵代价函数的逻辑回归模型以及实现机器学习入门实验之逻辑回归、python、numpy1.获取数据2.对数据进行标准化、归一化处理划分训练集和测试集实现算法测试效果及模型评估实验效果

zhilanguifang·2022-12-26 11:19

神经网络---梯度下降算法（BGD、MBGD、SGD）

神经网络核心任务：找出最佳W一、梯度下降法优化权重数组W在神经网络的训练中主要是寻找针对损失函数（loss）最小的参数值W的值（有时候称为权重数组weightvector）。

wwwsssZheRen·2022-12-26 10:29

神经网络之梯度下降法python代码实现02

0.前言前面通过梯度下降寻找二次函数的最小值，下面将用代码实现用梯度下降法完成一个拟合问题。

林下月光·2022-12-26 10:58

神经网络梯度下降法python代码_用代码一步步理解梯度下降和神经网络(ANN))

初了解ANN_10.jpeg这是一张典型神经网络的图,如果看不懂没关系,继续往下看.我们先从导数开始了解.导数该函数曲线在这一点上的切线斜率ANN_1.jpegann_11.jpeg有些函数在每个点的斜率都是一样的比如f(x)=3x,但是有些函数在每个点的函数可能都不一样比如f(x)=3x^2+4x+5.补充一下我个人对于导数的理解,几何含义是f(x)在点x的斜率,我理解为在点x的导数是在此处对f

weixin_39966765·2022-12-26 10:58

SVD算法以及改进后的LFM模型在推荐系统的应用

wangxu1204·2022-12-25 23:06

次梯度的理解

1.简介凸优化中一阶逼近的梯度下降法、二阶逼近的牛顿法在某点使用时都需要使用这个点对应的一阶二阶导数来进行逼近或判别。

Takoony·2022-12-25 19:49

神经网络基本概念以及Pytorch实现

神经网络1.1定义一个简单的神经网络结构图如下图所示：2卷积神经网络2.1定义一个简单的卷积神经网络的结构与全连接层网络的区别：2.2经过卷积层后特征图尺寸的改变2.3经过池化层后的特征图尺寸的改变2.4梯度下降法

是志明呀·2022-12-25 15:01

人工智能期末复习：人工神经网络（详细笔记和练习题）

激活函数3.1.阶跃函数3.2.Sigmoid函数3.3.TanH函数3.4.ReLU函数3.5.Softplus函数4.多层前馈神经网络5.损失函数5.1.均方误差5.2.交叉熵6.调参方法6.1.梯度下降法

北岛寒沫·2022-12-25 14:59

bp神经网络阈值如何确定,神经网络阈值怎么设置

2、以看一下在matlab中BP神经网络的训练函数，有梯度下降法traingd,弹性梯度下降法trainrp，自适应lr梯度下降法traingda等。

普通网友·2022-12-25 12:40

神经网络- 深度学习optimizer的选择

optimizer是在训练中，运用到的训练方法，最常用的是梯度下降法，去寻找最优loss，tf中常见的optimizer有：通过Dr.SebastianRuder的论文Anoverviewofgradientdescentoptimizationalgorithms

weixin_34406086·2022-12-25 08:52

keras：model.compile优化器

1、SGDkeras.optimizers.SGD(lr=0.01,momentum=0.0,decay=0.0,nesterov=False)随机梯度下降法，支持动量参数，支持学习衰减率，支持Nesterov

有石为玉·2022-12-25 08:52

Keras 深度学习框架的优化器（optimizers）

比如最常用的随机梯度下降法(SGD)，还有Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam等。下面通过具体的代码介绍一下优化器的使用方法。最重要的就是

weixin_33688840·2022-12-25 08:22

最优化算法汇总，及计算实例20220621（持续更新中）

1.2线性规划与最小二乘法的关系2.最小二乘法（解决线性）3.最速下降法（又名梯度下降法、最速下降法）（解决无约束问题）3.1主要迭代公式3.2实例1：3.3实例24.牛顿法（牛顿迭代法）5.拉格朗日乘数法

funzmg·2022-12-24 18:05

【机器学习】感知机模型 python感知机实现代码

感知机学习主要是求出将训练数据能够进行线性划分的分离超平面，所以就有了基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型感知机学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式

Data艺术家·2022-12-24 18:17

TensorFlow入门（1）深度学习基础知识以及tf.keras

目录目录多层感知器MLP隐藏层的选择Dense层Activation层Dropout层Flatten层activation激活函数：relusigmoidTanhleakyrelu神经网络的拟合能力参数选择原则：梯度下降法

Kristen+U·2022-12-24 16:21

[Datawhale组队学习|李宏毅机器学习]学习笔记03

误差从哪来P6梯度下降P7梯度下降（用AOE演示）P8梯度下降（用Minecraft演示）目录一、误差的来源二、梯度下降（一）学习率的选择（1）手动调整（2)自适应学习率（3）Adagrad算法（4）随机梯度下降法

喜欢皂粉·2022-12-24 14:16

（转）导数、偏导数、方向导数、梯度、梯度下降概念和解释

转自：https://www.cnblogs.com/lingjiajun/p/9895753.html前言机器学习中的大部分问题都是优化问题，而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法处理，那么搞懂什么是梯度

Nick_Spider·2022-12-24 13:44

（转）导数、偏导数、方向导数、梯度、梯度下降

blog.csdn.net/eric_lh/article/details/78994461---------------------前言机器学习中的大部分问题都是优化问题，而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法处

shirly_2006·2022-12-24 13:13

(摘)导数、偏导数、方向导数、梯度、梯度下降概念和解释

前言机器学习中的大部分问题都是优化问题，而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法处理，那么搞懂什么是梯度，什么是梯度下降法就非常重要！这是基础中的基础，也是必须掌握的概念！

渣渣林·2022-12-24 13:42

随机梯度下降法数学原理_随机梯度下降的数学证明

随机梯度下降法数学原理Minimisingcostfunctionistheholygrailofmachinelearning.Gradientdescentisourmasterkeytoallcostminimisationproblems.Butgradientdescentisslow.Itusesentiretrainingdatasetforoneiteration.Thisprob

羊牮·2022-12-24 09:45

机器学习数学基础梯度下降法之Python矩阵运算

文章目录一、梯度下降法的原理介绍（一）梯度下降法（二）梯度下降的相关概念及描述（三）梯度下降算法原理二、梯度下降法的一般求解步骤三、梯度下降法手工求解极值四、Excel中利用梯度下降求解近似根五、线性回归问题求解

咩咩叫的闲鱼·2022-12-24 09:15

机器学习中的数学原理——随机梯度下降法

这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——随机梯度下降法》！一、什么是随机梯度下降法随机梯度下降是随机取样替代完整的样本，主要作用是提高迭代速度，避免陷入庞大计算量的泥沼。

爱睡觉的咋·2022-12-24 09:09

逻辑回归总结

文章目录1.简介2.逻辑回归模型的数学推导2.1逻辑回归的损失函数2.2极大似然估计（MLE）2.3使用梯度下降方法求的最佳参数www2.4为什么可以用梯度下降法？

orangerfun·2022-12-24 08:03

牛顿法和高斯牛顿法对比

、列文伯格-马夸尔特法（LM）四、ceres求解优化问题一、非线性最小二乘考虑最小二乘函数F(x),其等于：通过求F(x)导数为零，获得x的最优值求解这个非线性最小二乘的方法可以是牛顿法、高斯牛顿法、梯度下降法

猪猪侠的猪猪女孩·2022-12-23 22:03

梯度下降、牛顿法、高斯牛顿&L-M算法比较

本文梳理一下常见的几种优化算法：梯度下降法，牛顿法、高斯-牛顿法和L-M算法，优化算法根据阶次可以分为一阶方法（梯度下降法），和二阶方法（牛顿法等等），不同优化算法的收敛速度，鲁棒性都有所不同。

OORRANNGGE·2022-12-23 22:31

小批量随机梯度下降法

文章目录写在前面小批量随机梯度公式代码参考文献写在前面小批量随机梯度下降法（Mini-batchStochasticGradientDecent）是对速度和稳定性进行妥协后的产物小批量随机梯度公式我们可以看出当

RDSunday·2022-12-23 22:55

Batch\Stochastic\Mini-Batch 梯度下降法

梯度下降法存在一些变体，本文讨论三种，即vanilla(batch)，stochastic和mini-batch。不同之处在于，我们使用多少数据来计算目标函数的梯度。

Architect_0·2022-12-23 22:25

多层神经网络 ——小批量梯度下降法

我们知道为了实现非线性分类的任务，需要使用多层神经网络，多层神经网络的损失函数不再是凸函数，而是一种比较复杂的不规则函数，这类函数求导数非常困难，在求解极值问题时很难通过计算得到解析解，因此，通常采用梯度下降法得到数值解

xuechanba·2022-12-23 22:54

整合逻辑回归 BGD(批量)+MBGD(小批量)+SGD(随机)底层实现优缺点以及代码实现

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文章目录1、批量梯度下降（BatchGradientDescent，BGD）2、随机梯度下降（StochasticGradientDescent

忘川之水&·2022-12-23 22:54

使用线性回归构建房价预测模型

模型的优化一共采用了两种方法：正规方程、梯度下降正规方程和梯度下降法是线性回归经常使用的两种优化算法。都以最小化损失函数为目标得到模型参数。构建模型的

雨歇微⁤凉·2022-12-23 21:26

线性回归模型损失和优化

性回归模型损失和优化学习任务优化方法正规方程正规方程推导过程梯度下降梯度下降公式两者的对比如何选择小规模数据大规模数据学习任务使用正规方程对损失函数优化的过程使用梯度下降法对损失函数优化的过程优化方法正规方程正规方程

小皮麻花·2022-12-23 15:41

非线性优化整理-3.Levenberg-Marquardt法(LM法)

一种是看作介于高斯牛顿和梯度下降法之间的一种算法，另一种是作为一种信赖域的算法来看，而两种视角下虽然最后结论比较相似，但公式推导的思路差别会比较大。

boksic·2022-12-23 15:25

梯度下降与反向传播

梯度下降梯度下降法是一种通用的优化算法，中心思想是沿着目标函数梯度的方向更新参数值以希望达到目标函数最小（或最大）。梯度下降法是深度学习网络最常用的优化算法。

bugmaker.·2022-12-23 09:37

Forward-backward梯度求导(tensorflow word2vec实例)

考虑不可分的例子通过使用basisfunctions使得不可分的线性模型变成可分的非线性模型最常用的就是写出一个目标函数并且使用梯度下降法来计算梯度的下降法的梯度计算关于线性和非线性的隐层非线性隐层使得网络可以计算更加复杂的函数线性隐层不能增强网络的表述能力

weixin_34337381·2022-12-23 09:36

斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（3）最优化方法：梯度下降

继续cs231n课程的学习，最优化方法部分：随机梯度下降法。前面课程介绍了图像分类任务的两个关键部分：（1）评分函数。将原始图像像素映射为分类评分值。（2）损失函数。

Naruto_Q·2022-12-23 06:03

人工智能实践：Tensorflow2.0笔记北京大学MOOC（1-1）

人脑中的神经网络形成过程2.2计算机模仿神经网络连接关系3.神经网络设计过程3.1数据集介绍3.2网络搭建与训练3.2.1神经元的计算模型3.2.2全连接网络的搭建3.2.3定义损失函数3.2.3.1损失函数3.2.3.2梯度下降法传送门说明本文内容整理自中国大

寂灭如一·2022-12-23 05:50

【感知机、神经网络、支持向量机、BP神经网络、梯度下降法的概念及特点区分】

1.感知机：感知机是一个线性二分类模型图片来源：感知机与多层感知机+激活函数_FakeOccupational的博客-CSDN博客_多层感知机激活单层感知机的表达能力受限的话，可以使用多层感知机实现更加灵活的表示。2.神经网络：对于感知机，其参数都是人工进行确认和标注的，如果脱离人工就毫无用处。为了摆脱对人力的依赖，引入了神经网络，它可以自动地从数据集中学习合适的权重参数和阈值来解决复杂问题。【凌

好奇的小飞猪·2022-12-22 22:08

动量梯度下降法(gradient descent with momentum)

简介动量梯度下降法是对梯度下降法的改良版本，通常来说优化效果好于梯度下降法。

Monky丶D·2022-12-22 21:46

Matlab基于BP神经网络的气象预测，天气预测。 BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力

从结构上讲，BP网络具有输入层、隐藏层和输出层；从本质上讲，BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。代码可正常运行ID:1849676083680762听妈妈的话

「已注销」·2022-12-22 16:51

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