梯度下降法第18页

【无标题】周志华机器学习线性模型

一、本周学习情况学习周志华机器学习线性模型的章节内容学习梯度下降法和牛顿法二、学习情况描述1.线性模型优缺点形式简单、易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想，许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得

一直在路上的程序猿·2022-12-22 13:18

神经网络梯度是什么意思,神经网络中梯度的概念

梯度下降法是什么？梯度下降法（英语：Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法。

快乐的小荣荣·2022-12-22 13:11

[人工智能-深度学习-7]：数据流图、正向传播、导数、梯度、梯度下降法、反向链式求导，非常非常重要

HiWangWenBing/article/details/120258939目录第1章数据流图与正向传播1.1数据流图（包括原预测函数、正向传播、损失函数、反向传播、梯度下降迭代）1.2正向传播1.3反向传播1.4梯度下降法迭代

文火冰糖的硅基工坊·2022-12-22 13:09

线性回归-梯度下降法代码实现

#梯度下降枚举法举例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#求y=x^2+2x+5的最小值#画函数图像x=np.linspace(-6,4,100)y=x**2+2*x+5plt.plot(x,y)#初始化x，a和迭代次数x=3#在真正实现的时候，x一定是随机触发，用random函数来随机生成#在这里为了方便统一，这里取x=3alaph=0.8ite

挖煤的小李同学·2022-12-22 11:30

【机器学习（三）】线性回归的梯度下降法

梯度下降法梯度下降法可以最小化任意函数J问题描述我们有一个函数J(θ_0,θ_1),现在需要用一个算法来最小化该函数J。

趴抖·2022-12-22 11:17

《深入浅出强化学习原理入门》学习笔记（七）DQN

《深入浅出强化学习原理入门》学习笔记（七）DQN1、Qleaning框架2、值函数逼近增量式学习：随机梯度下降法增量式学习：半梯度算法线性逼近批学习方法非线性化逼近：神经网络前向网络前向网络的反向求导3

阿姝姝姝姝姝·2022-12-22 08:31

Python手撸机器学习系列（九）：硬间隔SVM（对偶形式SMO算法求解）

目录1、对偶形式求解原理2、SMO算法求λ\lambdaλ2.1原始解2.2对原始解进行修剪2.2更新bbb3、代码实现4、参考文献及联系方式原始形式梯度下降法求解请参考我的上一篇博客：硬间隔SVM原始形式梯度下降法求解

锌a·2022-12-21 07:48

HBU_神经网络与深度学习实验7 前馈神经网络：鸢尾花分类

目录写在前面的一些内容一、实践：基于前馈神经网络完成鸢尾花分类0.深入研究鸢尾花数据集1.小批量梯度下降法2.数据处理(1)数据分组(2)数据读取(3)用DataLoader进行封装3.模型构建4.完善

ZodiAc7·2022-12-21 06:38

梯度下降法求解多元线性回归模型

机器学习多元线性回归模型如果有两个或两个以上的自变量，这样的线性回归分析就称为多元线性回归实际问题中，一个现象往往是受多个因素影响的，所以多元线性回归比一元线性回归的实际应用更广梯度下降法求解线性回归退化到一元线性回归

大数据面壁者·2022-12-20 21:48

机器学习——随机森林和决策树的区别（暂记）

树模型不需要做归一化：归一化的目的是为了加快梯度下降法的收敛速度，但是决策树模型不需要计算梯度树模型只考虑特征的划分界限，而不需要考虑特征的值范围决策树的关键是选择最优划分属性。

凡尔赛亚人·2022-12-20 21:36

Python系列-17]：人工智能 - 数学基础 -7- 微积分、导数与极值、梯度下降法

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/119325116目录第1章导数的概述1.1导数的定义1.2导数的几何意义1.3导数在深度学习中的应用第2章函数的极值与导数的关系2.1函数的极值2.2导数与函数的单调性2.3最大值与

文火冰糖的硅基工坊·2022-12-20 19:31

【深度学习】02 - 梯度下降法和反向传播

最优化策略1：随机搜寻（不太实用）策略2：随机局部搜索策略3：顺着梯度下滑计算梯度反向传播下图中，从左到右，输入到输出，就是正向传播过程假如：输入x=-2，y=5，则q的位置是加号，他俩相加，得出q=3，则同理，f就得出来-12的结果，该过程称之为正向传播那么什么是反向传播呢？反向传播一定是建立在正向传播的基础上的，反向传播我们应该从右往左看，依次求得他们的偏导，我们的目的是求出来，f对x，y，z

李易安QSR·2022-12-20 13:49

梯度下降法与反向传播法

梯度下降法与反向传播法梯度下降法参考资料：推荐系统玩家之随机梯度下降（Stochasticgradientdescent）求解矩阵分解-知乎(zhihu.com)什么是梯度？

Lian_Ge_Blog·2022-12-20 13:07

人工智能基础部分4-梯度下降和反向传播

一、梯度下降法：梯度下降（GradientDescent）是一种最优化算法，用于求解最小化损失函数的参数值。

微学AI·2022-12-20 13:36

sklearn学习01——LinearRegression / LogisticRegression

LinearRegression/LogisticRegression前言一、一/多元线性回归1.1、数据生成1.2、得到模型1.3、模型测试和比较1.4、多元线性回归1.5、训练一元线性模型常用方法——梯度下降法二

hitsugaya837·2022-12-20 12:07

【Python机器学习】梯度下降法的讲解和求解方程、线性回归实战（Tensorflow、MindSpore平台附源码）

对于无约束最优化问题argmin┬xf(x)，其梯度下降法求解的迭代关系式为：式中，x为多维向量，记为x=(x^(1),x^(2

showswoller·2022-12-20 11:44

【调参15】如何配置神经网络的学习率

神经网络的随机梯度下降法所解决的优化问题极具挑战性，解空间（权重集）可能包含许多好的解（全局最优解），而且容易找到，但是更容易找到局

datamonday·2022-12-20 11:07

统计学习方法 | 感知机

其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型一.模型介绍和学习策略1.模型介绍2.几何含义3.学习策略数据集的线性可分性二.梯度下降法

奔跑的蜗牛君666·2022-12-20 09:23

CH7 逻辑回归

文章目录CH7逻辑回归7.1算法原理7.1.1预测函数推导过程7.2求解参数(证明题)7.2.1极大似然估计7.2.2损失函数7.2.3梯度下降法求最小值CH7逻辑回归属于机器学习中的监督学习，主要用来解决二分类问题

Jin4869·2022-12-20 09:21

【机器学习】正则化&损失函数和梯度下降法

一、正则化1.概念正则化就是说给损失函数加上一些限制，通过这种规则去规范他们再接下来的循环迭代中，不要自我膨胀。我们可以看到，第一张图片拟合程度过低，导致测试结果不尽人意；第二张图片是刚刚合适的，拟合程度恰到好处，测试集中我们得到的准确率是最高的，同时泛化能力也是最强的。第三张图片拟合程度过高，每个点都能通过，导致不能起到预测的作用，丧失了模型泛化能力。2.过拟合、欠拟合介绍及解决刨析欠拟合：泛化

阿楠KAUAI·2022-12-19 17:48

“优化算法”面试知识点总结-损失函数总结+梯度下降法+正则化-百面机器学习系列6

提示：在准备机器学习算法工程师面试的过程中，我主要参考《百面机器学习》去巩固自己的基础知识。本系列博客将以该书为主题，并以八股文的方式去概述整本书的内容，以尽量减少读者们的阅读作量，并方便读者可以随时随地的记忆背诵。建议：我还是认为读者们可以提前买一本《百面机器学习》，从前到后完全看一遍，然后再看我的博客去记忆背诵会更好些哈。文章目录问题1：有监督学习的损失函数问题2：机器学习中的优化问题问题3：

八股文的搬运工·2022-12-19 17:10

公式写成matlab代码,大话遗传算法（含Matlab代码）

遗传算法简介转载自：https://blog.csdn.net/acelit/article/details/78187715在工程实践中，经常面临多变量、不可微、不连续、有约束等条件下的最优化问题，此时梯度下降法

语嫣凝冰·2022-12-19 16:01

训练神经网络的常用方法之梯度下降法

训练神经网络的方法如下所示：（1）traingd：基本梯度下降法，收敛速度比较慢。

luckykq·2022-12-19 11:05

机器学习01|一万五字：线性回归【详解及jupyter代码】

文章目录线性回归1-准备2-单变量线性回归理论介绍单变量线性回归模型**注意**：预测结果损失函数梯度下降法3-实现单变量线性回归模型**任务1：****任务2：****任务3：****任务4：****

湘粤Ian·2022-12-19 10:54

PyTorch深度学习实践L3——梯度下降算法

文章目录1、梯度下降法2、随机梯度下降法1、梯度下降法深度学习算法中，并没有过多的局部最优点，且局部最优的问题很好解决。梯度下降要用到上一个w，但是每个点的梯度是固定的，所以梯度的计算可以并行。

小LATA·2022-12-19 09:28

【机器学习】欠拟合及过拟合与学习曲线、误差来源

模型训练导航：【机器学习】模型训练：scikitLearn线性模型的公式法与三种梯度下降法求解【机器学习】scikitLearn正则化l1,l2,提前停止【机器学习】逻辑回归logit与softmax学习曲线在固定模型的情况下

颢师傅·2022-12-19 04:32

非负矩阵分解NMF(2): 拟牛顿法及其他方法

实现非负矩阵分解主要两种方法，一个是梯度下降法，一个是乘法迭代法，乘法迭代可以看作是梯度下降的一种变形。文章（1）中使用的就是乘法迭代，而这

FrenchOldDriver·2022-12-18 19:09

机器学习（吴恩达）

我们在上一章已经定义了可视化函数J，我们所要找的目标就是让可视化函数J达到最小值，那么我们要用什么样的方法呢这里我们采用梯度下降法，这是一种常见的算法，他不仅仅可以用在线性回归上，还可以用在其他函数上。

Mr529302·2022-12-18 15:09

吴恩达深度学习第一门课第二周：神经网络的编程基础

文章目录前言一、二分类二、逻辑回归三、逻辑回归的代价函数四、梯度下降法五、导数六、更多的导数例子七、计算图八、使用计算图求导数九、逻辑回归中的梯度下降十、m个样本的梯度下降十一、向量化十二、向量化的更多例子十三

老干妈拌士力架·2022-12-18 07:44

【机器学习】初识机器学习

目录机器学习定义机器学习的典型步骤监督学习无监督学习半监督学习强化学习凹凸函数损失函数，Loss交叉熵损失函数梯度下降法批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降机器学习定义ArthurSamual（1959

sword_csdn·2022-12-17 23:18

《 METHODS FOR NON-LINEAR LEASTSQUARES PROBLEMS》论文学习

本篇论文探讨了解决非线性最小二乘问题的一些经典优化方法，例如牛顿法、高斯牛顿法、梯度下降法

wincent嘻嘻哈哈·2022-12-17 21:41

[机器学习导论]——第二课——线性回归与逻辑回归

文章目录第二课——线性回归与逻辑回归线性回归梯度下降法求解复习梯度梯度下降求解随机梯度下降法正规方程法求解三种求解方法的比较多项式回归模型评估留出法交叉验证性能度量均方误差错误率与精度accuracy、

雨落俊泉·2022-12-17 15:21

忘掉Xavier初始化吧！最强初始化方法ZerO来了

答案可能是因为梯度下降法总

夕小瑶·2022-12-17 15:07

寒假日报（2.3-2.5）

简单总结回顾一下我学习到的东西（具体的学习笔记以后有时间就补上）JupyterNotebook的使用，numpy基础，matpotlib绘图KNN（k近邻算法）【分类/非监督学习】线性回归法【回归/监督学习/参数学习】梯度下降法梯度上升法

奔跑的星黛露·2022-12-17 14:40

一天1个机器学习知识点（一）

一天1个机器学习知识点（一）（决策树，有无监督学习，SVM，梯度下降法，逻辑回归，NB）一天1个机器学习知识点（二）（KNN，Kmeans，偏差方差，参数非参数模型，生成模型判别模型，正则化，概率，牛顿法

猫猫玩机器学习·2022-12-17 11:47

深度学习入门--斋藤康毅总结

1.从感知机出发为我们学习神经网络奠定基础2.介绍简单的基于随机梯度下降法（SGD)的神经网络3.稍显复杂一些的卷积神经网络（CNN）二.感知机2.1感知机是由美国学者FrankRosenblatt在1957

123hhhml·2022-12-17 11:15

机器学习（一）

机器学习引言基本术语监督学习与无监督学习监督学习无监督学习线性回归基本形式单变量线性回归代价函数代价函数推导代价函数直观理解梯度下降梯度下降线性回归的梯度下降线性代数回顾矩阵与向量加法和标量乘法矩阵向量乘法矩阵乘法矩阵乘法特征多元线性回归多元线性回归多元梯度下降多元梯度下降法演练

汐ya~·2022-12-17 10:05

在matlab中实现梯度下降法1

博客园首页新随笔联系管理订阅随笔-145文章-0评论-1099在matlab中实现梯度下降法梯度下降法的原理，本文不再描述，请参阅其它资料。

qq_32790593·2022-12-17 10:46

【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·2022-12-17 10:15

梯度下降法实现求解一元线性回归问题

梯度下降法求解一元线性回归问题课程回顾下面就使用均方差损失函数来编写程序。问题描述依然是房价预测的问题，这是一个一元线性回归问题。梯度下降法求解求解过程可以分为五步。

xuechanba·2022-12-17 09:07

数据分析——梯度下降法解决非线性回归问题

回归问题可以分为两种情况，一是我们可以列出一个表达式，输入和输出通过这个表达式建立对应关系，那么我们求出表达式里面的参数即可；二是我们可能无法列出表达式，这时我们可以使用神经网络代替这个表达式，输入和输出通过神经网络建立对应关系，那么我们求出神经网络里面的权重和偏置即可。importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#

wxsy024680·2022-12-17 09:37

基于梯度下降的线性回归求解问题

求解方法：梯度下降法。预处理：将livingarea缩小1000倍，price缩小100倍。

clpython·2022-12-17 09:27

机器学习-感知机perceptron

感知机旨在求出该超平面，为求得超平面导入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最优化（最优化）。感知机的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。感知机预测是用学习

溏心蛋饼·2022-12-17 08:05

干货|机器学习-感知机perceptron

感知机旨在求出该超平面，为求得超平面导入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最优化（最优化）。感知机的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。感知机预测是用学习

weixin_34357267·2022-12-17 08:05

神经网络参数优化算法,神经网络损失函数设计

现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同

普通网友·2022-12-16 19:37

Batch Normalization批量归一化

尽管随机梯度下降法对于训练深度网络简单高效，但是它有个毛病，就是需要我们人为的去选择参数，比如学习率、参数初始化、权重衰减系数、Dropout比例等。

菜鸟知识搬运工·2022-12-16 17:34

《统计学习方法》学习笔记_感知机（手写扫描）

感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入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

全自动学习机器·2022-12-16 13:32

《深度学习的数学》学习笔记（手写扫描）

《深度学习的数学》（人民邮电出版社）本书主要介绍了阶层型神经网络、卷积神经网络、梯度下降法以及误差反向传播法（BP）。书中语言风格比较俏皮，深入浅出。就是实战用的是Excel这点比较有个性…

全自动学习机器·2022-12-16 13:02

神经网络阈值怎么设置,神经网络参数怎么设置

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。

快乐的小荣荣·2022-12-16 10:48

Self Organizing Maps (SOM): 一种基于神经网络的聚类算法

紧接着用随机梯度下降法更新激活节点的参数。同时，和激活节点临

BruceCheen·2022-12-16 10:14

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