梯度下降法第20页

softmax分类器_[ML] 逻辑回归与 Softmax 回归

本文主要内容如下：逻辑回归的概率模型逻辑回归的含义逻辑回归损失函数的由来逻辑回归模型的求解方法：牛顿法、梯度下降法多分类问题的一般处理方法多分类逻辑回归的概率模型Softmax回归形式推导逻辑回归与Softmax

weixin_39908106·2022-12-10 21:37

机器学习笔记-牛顿法

牛顿法文章目录牛顿法一、梯度下降法的缺点二、牛顿法优化原理三、算法实现总结一、梯度下降法的缺点上篇博客介绍了梯度下降法的原理，但是没有详细介绍梯度下降法的下降趋势的缺点，这里打算先介绍一下梯度下降法在迭代过程中会出现的情况

Pijriler·2022-12-10 19:00

[深度学习]什么叫梯度学习

在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小

just-do-it-zzj·2022-12-10 16:55

深度学习常见算法之梯度下降法

1.梯度下降算法梯度：如果函数是一维变量，则梯度就是倒数的方向如果是大于一维的，梯度就是在这个点的法向量，并指向数值最高的等值线，这就是求最小值的时候要用负梯度的原因梯度下降法是最早也是最简单，最常用的最优化算法

HangoverLG·2022-12-10 15:22

吴恩达机器学习笔记-01

2022/6/2~2022/6/15文章目录一、单变量线性回归1.1模型表示1.2代价函数1.3梯度下降1.4梯度下降的线性回归二、多变量线性回归2.1多维特征2.2多变量梯度下降2.3梯度下降法实践1

Iron Bo·2022-12-10 14:09

机器学习（多元线性回归）

一个因变量），方程为：当考虑多个特征时，就得到了多元线性回归，方程为：同一元线性回归，可以得到多元线性回归的costfunction：参数更新（左1，右>=1）:实战案例如下（二元线性回归）：方法一：梯度下降法步骤一

NPU_Li·2022-12-10 13:16

吴恩达《机器学习》笔记——第四章《多元线性回归》

LinearRegressionwithmultiplevariables（多元线性回归）4.1Multiplefeatures/variables（多特征/变量）4.2Gradientdescentformultiplevariables（多元梯度下降法

肥胖边缘疯狂蹦迪·2022-12-10 13:39

吴恩达机器学习笔记（3）——多变量线性回归（Multivariate Linear Regression）

一、多元线性回归的假设形式多元线性回归的假设可表示为：另外，我们定义一个额外的第0个特征向量x0=1，并将特征向量和参数都表示为矩阵形式，则方程变为：二、多元梯度下降法多元线性回归的代价函数为：其中，x

阿尔基亚·2022-12-10 13:35

线性回归、逻辑回归

区别：线性回归逻辑回归预测连续的变量（房价预测）预测离散的变量（分类，癌症预测）拟合函数预测函数最小二乘法似然估计3.神经网络的训练方法：梯度下降法（Gradientdescen

m沐七·2022-12-10 10:08

模拟退火算法

'''2019.12'''总：自己理解：可以求全局最优解，是梯度下降法的改进官方解释：模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，

Spider_man_·2022-12-10 09:46

神经网络与深度学习(一)——机器学习基础

人工智能基础概念2.机器学习2.1基本概念2.2机器学习的三个基本要素2.2.1模型2.2.2学习准则2.2.2.1损失函数LossFunction2.2.2.2风险最小化准则2.2.3优化算法2.2.3.1梯度下降法

zxxRobot·2022-12-10 08:42

Machine Learning第二讲[多变量线性回归] -（二）计算参数分析

一、NormalEquation（正规方程）使用梯度下降法得到最优值，需要多次更新的值，而使用正规方程法只需要一次求解便可得到的值，但是其也有一些优缺点。

nana-li·2022-12-10 04:17

最小二乘法，梯度下降法，sklearn中API来实现线性回归

导入模块importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotasplt1.最小二乘法来实现线性回归1.导入训练集数据x=np.array([0.86,0.96,1.12,1.35,1.55,1.63,1.71,1.78])y=np.array([12,15,20,35,48,51,59,66])deffit(x,y):iflen(x)!

最低调的奢华·2022-12-09 21:28

论文笔记之Stein变分梯度下降

作者还提供了Stein变分梯度下降法的源码。Note：源码不涉及深度学习，所以PyTorch用户或者TF用户都可以使用。

Ton10·2022-12-09 17:44

深度学习（三）：优化器

总的来说可以分为三类，一类是梯度下降法（GradientDescent），一类是动量优化法（Momentum），另外就是自适应学习率优化算法。

大家都要开心·2022-12-09 16:07

深度学习（四）：学习率

以梯度下降法为例：公式中的θ就是代表着权重参数，新的θ会由之前的θ计算得来，这个计算过程就是为了寻找目标函数收敛到最小值。那么公式中出现的α就是当下的学习率。最理想的学习率

大家都要开心·2022-12-09 16:30

NNDL 实验五前馈神经网络（3）鸢尾花分类

目录深入研究鸢尾花数据集4.5.1小批量梯度下降法4.5.1.1数据分组4.5.2数据处理4.5.2.2用DataLoader进行封装4.5.3模型构建4.5.4完善Runner类4.5.5模型训练4.5.6

冰冻胖头鱼·2022-12-09 16:53

NNDL 实验八网络优化与正则化（1）小批量梯度下降法

本章内容主要包含两部分：网络优化：通过案例和可视化对优化算法、参数初始化、逐层规范化等网络优化算法进行分析和对比，展示它们的效果，通过代码详细展示这些算法的实现过程。网络正则化：通过案例和可视化对ℓ1和ℓ2正则化、权重衰减、暂退法等网络正则化方法进行分析和对比，展示它们的效果。提醒在本书中，对《神经网络与深度学习》中一些术语的翻译进行修正。Normalization翻译为规范化、Dropout翻译

HBU_David·2022-12-09 16:48

DeepLearning神经网络学习笔记(一)

第一部分机器学习基础1.基本概念1.1定义1.2流程2.三个要素2.1模型2.1.1判别模型和生成模型2.1.2概率模型和非概率模型2.2学习准则2.2.1损失函数2.2.2风险最小化准则2.3优化算法2.3.1梯度下降法

计算机系伪文青·2022-12-09 14:57

（最优化理论与方法）第六章无约束优化算法-第二节：梯度类算法

文章目录一：梯度下降法（1）梯度下降法概述（2）梯度下降法求解步骤（3）Python实现（4）常见梯度下降算法A：全梯度下降算法（FGD）B：随机梯度下降算法（SGD）C：小批量梯度下降算法二：Barzilai-Borwein

快乐江湖·2022-12-09 13:34

AI基础：线性回归及其最小二乘法和梯度下降法详细推导与代码示例

主要是回忆一下最小二乘和梯度下降文章目录什么是线性回归线性回归能做什么线性回归一般表达式如何计算（学习）参数w，b求解损失函数最小化L时w和b值的方法：最小二乘法代码实现求解损失函数最小化L时w和b值的方法：梯度下降法代码实现多项式的回归代码实现过拟合

小明同学YYDS·2022-12-09 12:03

05-梯度下降

1.1、梯度下降梯度下降法(GradientDescent)是一个算法，但不是像多元线性回归那样是一个具体做回归任务的算法，而是一个非常通用

处女座_三月·2022-12-09 09:36

神经网络误差反向传播

，输入为\(x_1\)，\(x_2\)，\(x_3\)，输出为\(y_1\)，\(y_2\)，\(y_3\)，激活函数\(f\)为逻辑斯蒂函数即\(f=\frac{1}{1+e^{-z}}\)，如何用梯度下降法求解呢

dfciw9355481·2022-12-09 07:38

机器学习实践（五）——Logistic回归

二、原理1.梯度下降法梯度下降法(gradientdescent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。我们来考虑一个无约束化问题，其中为连

m0_63169186·2022-12-09 02:10

TensorFlow框架中batch、batch_size、iteration、step和epoch间的关系与意义

batch_size（批大小）：小批量随机梯度下降法（mini-batchSGD）中，每次更新模型参数所使用的样本数量，即一个batch中所包含的样本数量。iteration（迭代）：模型训练中，更新

HadesZ~·2022-12-08 22:57

机器学习 - logistic回归

在logistic回归中训练分类器就是寻找最佳拟合参数，使用的是最简单常见优化算法-梯度下降法。

KeeJee·2022-12-08 20:55

机器学习之神经网络

目录一、引言二、人工神经网络基础1、M-P神经元模型2、前馈神经网络及其规律三、误差逆传播算法1、损失函数Delta学习规则前馈神经网络的目标函数2、“修正”策略①梯度下降法②动量法SGDM③Adagrad

计算机鬼才～·2022-12-08 17:53

基于卷积神经网络的手写数字识别

该网络模型通过采用梯度下降法最小化损失函数对网络中的权重参数逐层反向调节，通过频繁的迭代训练提高网络的精度。

陈子迩·2022-12-08 14:17

【CV】吴恩达机器学习课程笔记 | 第1-15章

目录1介绍1-3监督学习1-4无监督学习2单变量线性回归2-2代价函数2-5Batch梯度下降算法4多变量线性回归4-1多特征4-2多元梯度下降法4-3多元梯度下降法I——特征缩放缩放归一化4-4多元梯度下降法演练

Fannnnf·2022-12-08 12:21

《速通机器学习》-第六章无监督学习

模型会根据要求，使用梯度下降法或其他求解方式，不断调整自身参数，使输出y^'尽可能接近标注y。这类学习统称为有监督学习。标注y就是监督信号（也称为教师信号），用于告诉模型数据x所对应的正确类别y。

AI_卢菁博士·2022-12-08 11:59

CS231n lecture 3 损失函数和优化

损失函数和优化文章目录lecture3损失函数和优化MulticlassSVMloss多分类SVM损失函数正则项RegularizationSoftmaxClassifier优化Optimization随机梯度下降法

QingYuAn_Wayne·2022-12-08 11:26

Lecture2：损失函数及优化

成为大间距分类器1.1.3大间距分类器的数学原理1.1.4SVM核函数（构建非线性分类器）及控制点的选择1.1.5构建自己的SVM1.2softmax分类器1.3softmaxVSSVM2.优化2.1梯度下降法

Courage2022·2022-12-08 11:20

LR判断垃圾邮件spark代码

、垃圾邮件分类，使用Spark-MLlib中的两个函数：1）HashingTF：从文本数据构建词频（termfrequency）特征向量2）LogisticRegressionWithSGD：使用随机梯度下降法

MONKEYMOMO·2022-12-08 09:46

优化函数SGD/AdaGrad/AdaDelta/Adam/Nadam

mini-batch梯度下降法在实际应用中，由于样本数量庞大，训练数据上百万是很常见的事。如果每执行一次梯度下降就遍历整个训练样本将会耗费大量的计算机资源。

小媛在努力·2022-12-08 09:40

辨析梯度下降

完整代码已上传至：github完整代码一、梯度下降（GradientDescent,GD)1.1梯度下降的本质梯度下降法是一种参数优化方法。

草莓酱土司·2022-12-08 08:57

数学知识--Levenberg-Marquardt算法浅谈

然后Levenberg-Marquardt方法的好处就是在于可以调节:如果下降太快，使用较小的λ，使之更接近高斯牛顿法如果下降太慢，使用较大的λ，使之更接近梯度下降法

O天涯海阁O·2022-12-08 07:46

【数学与算法】非线性最小二乘法的解法【最速梯度下降法】、【牛顿法】、【高斯牛顿法】、【LM算法】

如果不明白线性和非线性，可参考这篇博客：线性最小二乘和非线性最小二乘这篇博客的后面有讲到几种优化方法(最速梯度下降法、牛顿法、高斯牛顿法，LM算法)，很容易记住，不像其他的公式推导那么生硬：BundleAdjustment

Mister Zhu·2022-12-08 07:12

训练数据常用算法之Levenberg–Marquardt（LM）

传统BP算法更新参数使用的是最快梯度下降法，即沿梯度的反方向，按一定步长大小，进行参数更新，使的评价函数达到极小值。

Timmy_Y·2022-12-08 07:09

Levenberg-Marquardt方法

此算法能借由执行时修改参数达到结合高斯-牛顿算法以及梯度下降法的优点，并对两者之不足作改善（比如高斯-牛顿算法之反矩阵不存在或是初始值离局部极小值太远）。

我就是我--不一样的烟火·2022-12-08 07:08

房价预测Python

房价预测包括以下几个部分：导入数据、数据的预处理、求梯度题目要求：1.影响房价的因素：面积、房间数2.利用梯度下降法，求出预测函数t=x1*w1+x2*w2+b这个是我写的代码，我对于这个题的理解不是很深

Le chéile·2022-12-07 21:46

【学习笔记】《数据挖掘：理论与算法》CH4神经网络

梯度下降法，知错就改法（StochasticLearning）如何解决线性不可分问题？

广慕君·2022-12-07 20:15

机器学习——05 Logistic回归

目录1.LR基础1.1逻辑回归正则化2.线性逻辑回归代码实现2.1梯度下降法python实现2.2skleran库python实现3.非线性逻辑回归代码实现3.1梯度下降法python实现3.2skleran

平行世界里的我·2022-12-07 17:23

还不了解梯度下降法？看完这篇就懂了！

0x00前言：机器学习方法论在此之前，我们已经学习了分类算法：kNN算法，回归算法：线性回归。我们知道：机器学习就是需找一种函数f(x)并进行优化，且这种函数能够做预测、分类、生成等工作。那么其实可以总结出关于“如何找到函数f(x)”的方法论。可以看作是机器学习的“三板斧”：第一步：定义一个函数集合（defineafunctionset）第二步：判断函数的好坏（goodnessofafunctio

木东居士·2022-12-07 15:49

梯度下降法求函数最小值（python，numpy）

#用梯度下降法求函数最小值#coding:utf-8importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltdef_numerical_gradient_no_batch(f

虾米不打烊·2022-12-07 15:47

单变量线性回归中的梯度下降法求解代价函数的最小值

1.什么是代价函数在线性回归中我们有一个像这样的训练集，m代表了训练样本的数量，比如m=47。而我们的假设函数，也就是用来进行预测的函数，是这样的线性函数形式，则代价函数可以表示为：我们绘制一个等高线图，三个坐标分别为θ0和θ1和J(θ0,θ1)：则可以看出在三维空间中存在一个使得J(θ0,θ1)最小的点。代价函数也被称作平方误差函数，有时也被称为平方误差代价函数。我们之所以要求出误差的平方和，是

weixin_30702413·2022-12-07 15:47

梯度下降求最小值和线性方程（线性回归详解）

线性回归梯度下降法一般用于求解最小值，以下分别例举两种求最小值情况：1）二次函数求最小值的情况2）预测线性函数的情况（已知x和y，求解最合适的w和b，是预测误差最小）以下就按照上述的两种情况进行分析。

qq_44714709·2022-12-07 15:46

用梯度下降法求最小值

用python程序求y=(x-1)^2+10中y的最小值：x=5y=(x-1)**2+10while(1):dx=2*(x-1)y0=(x-1)**2+10x=x-0.001*dxy=(x-1)**2+10ify0-y<=0:breakprint(x)结果：1.000000645429079梯度公式：阿尔法是learninggreate同理：求z=（x-1)^2+(y-3)^2+3的最小值x=5y

乌卡拉卡乐乐子·2022-12-07 15:45

【深度学习原理】如何利用梯度下降法，寻找损失函数最小值？

我们常常利用梯度下降法来使损失函数Lossfunction的值尽可能小，即让神经网络的预测值（实际输出）和标签值（预期的输出）尽可能接近。

hennyxu·2022-12-07 15:15

[数值计算-10]：一元非线性函数求最小值 - 导数与梯度下降法&Python法代码示例

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/119832688目录第1章一元非线性函数1.1什么是函数的元1.2什么是非线性函数1.3非线性函数案例1.4非线性函数的几何图形示意图第2章函数的导数2.1什么是函数的导数2.2导数

文火冰糖的硅基工坊·2022-12-07 15:14

机器学习--第二周

四、多变量线性回归4.1梯度下降法实践–学习率4.2正规方程4.2.1正规方程表达式：summary总结一下，只要特征变量的数目并不大，标准方程是一个很好的计算参数的替代方法。

是个小尾巴呀·2022-12-07 15:55

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