梯度下降法第22页

最速下降法解析（理解笔记）

所以引出了一系列基于最小二乘的优化算法如：“最速下降法（很多情况下也称为梯度下降法）、牛顿法、高斯牛顿法、LM算法”。下面简单记录一下基

晓晨的博客·2022-12-01 11:12

逻辑回归原理详解（附手写推导）

目录一、逻辑推导二、手写推算逻辑回归运算步骤1、梯度下降法2、最大似然估计法三、用梯度下降法求损失函数最小值四、代码部分一、逻辑推导因部分内容与作者之前所发布的文章有所重复，故只对新的知识或重复部分中较为重点的内容进行讲解

邓胖胖.·2022-12-01 10:22

逻辑回归(Logistic Regression)详解

逻辑回归的原理最常用的训练模型方法——梯度下降法逻辑回归的损失函数总结什么是逻辑回归？首先，什么是逻辑回归呢？当你看到这个名字的时候，你可能会被他误导，认为他是做回归的，实际上，他是一个分类模型。

小夏refresh·2022-12-01 10:10

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(26)17.大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

17.大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)文章目录17.大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习17.2随机梯度下降法

geekxiaoz·2022-12-01 07:07

吴恩达机器学习笔记60-大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

一、随机梯度下降算法之前了解的梯度下降是指批量梯度下降；如果我们一定需要一个大规模的训练集，我们可以尝试使用随机梯度下降法（SGD）来代替批量梯度下降法。

weixin_34122810·2022-12-01 07:33

机器学习笔记8——大规模机器学习(Large scale machine learning)

概要：大规模机器学习用于处理大数据集一、随机梯度下降法1.1产生由于梯度下降法（批量梯度下降法，每次都需要考虑所有的样本）在计算规模很大的数据时比较慢，所以产生了随机梯度下降法1.2定义首先随机打乱所有数

余生最年轻·2022-12-01 07:57

【机器学习】推荐系统、机器学习面试题整理

长相忆兮长相忆·2022-12-01 02:40

在机器学习中epoch, iteration, batch_size的含义区别

batch_size(批大小)指的是在SGD(随机梯度下降法)中选择的一个批次的大小iterations(迭代)指的是训练跑完一个batch_size样本epoch(迭代次数)1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次

ACMSunny·2022-11-30 21:31

深度学习基础概念-Batch、Iteration、Epoch理解

在模型训练时，我们选择优化算法，如梯度下降法（全批量梯度下降法BGD、小批量梯度下降法mini-Batch、随机梯度下降法SGD），对模型参数进行调整训练。

Just Jump·2022-11-30 21:31

神经网络基础知识点自学整理

单个样本的反向传播算法在每次迭代时的流程为：正向传播：利用当前权重和偏置值计算每一层对输入样本的输出值反向传播：对输出层的每一个节点计算其误差，反向传播算法计算误差项时每一层都要乘以本层激活函数的导数，根据误差计算损失函数对权重的梯度值，用梯度下降法更新权重和偏置

玉米炸冰·2022-11-30 21:50

基于不动点迭代的梯度下降法

一、梯度下降法：假设函数为：我们的目标为：给定初始值，利用进行迭代其中为学习率；对其直观理解为，每一次迭代后，不断向最优值移动；然而对于为什么通过这样形式可以解决优化问题，还有在直观上代表着什么，这些并不能很好的进行解释

徐佳浩·2022-11-30 18:35

Pytorch Tutorial学习笔记（3）

训练神经网络的典型步骤：定义神经网络结构（即模型中可以学习的参数）在输入数据集上进行迭代通过神经网络处理输入计算损失函数（输出的预测值与正确值之间的差异）通过神经网络的参数反向传递梯度值更新神经网络的参数（通常为梯度下降法

HamWon·2022-11-30 17:22

零基础入门深度学习笔记-第一课（入门介绍及房价回归案列）

零基础入门深度学习第一课文章目录零基础入门深度学习第一课人工智能与机器学习、深度学习的关系人工智能机器学习深度学习神经网络的基本概念案例：波士顿房价线性回归预测模型模型构建数据处理封装成loaddata函数模型设计训练配置训练过程梯度下降法计算梯度使用

系统随机·2022-11-30 15:08

TensorFlow基础10-（误差反向传播算法以及实现多层神经网络）

神经网络的训练使用误差反向传播算法计算梯度使用梯度下降法学习模型参数二，链式求导法则三，隐含层有多个神经元的误差反向传播

兔子警官QAQ·2022-11-30 08:44

神经网络之误差反向传播算法推导

而权重和偏置的调整一般使用梯度下降法。

!Polaris·2022-11-30 08:39

逻辑回归(logistic regression)原理理解+matlab实现

使用梯度下降法迭代：functiontheta=logisticReg()%梯度下降法寻找最合适的theta，使得代价函数J最小options=optimset('GradObj','on','MaxIter

yanxiaopan·2022-11-30 05:05

泰勒展开：一阶，二阶

GBDT的损失函数是一阶泰勒展开，XGB是二阶展开梯度下降法与泰勒级数的关系：梯度下降法背后的原理-知乎梯度下降法和一阶泰勒展开的关系-知乎

hhhh106·2022-11-29 09:35

回归分析——从一元线性回归到Lasso回归

目录一、一元线性回归1、梯度下降法2、正规方程法3、梯度下降与正规方程的比较4、代码实现一元线性回归1）梯度下降2）正规方程二、多元线性回归三、多项式回归四、岭回归五、Lasso回归六、岭回归与Lasso

@Upupup·2022-11-29 09:33

深度学习之梯度下降法,用excel体验梯度下降法

深度学习之梯度下降法什么是梯度下降法？用excel体验梯度下降法 深度学习的过程中经常需要求函数的最小值，而求最小值的最常用的方法之一就是梯度下降法。什么是梯度下降法？我们由一个简单的例子出发。

长路漫漫，道阻且长·2022-11-29 08:28

深度学习中的epochs，batch，iterations，Mini-batch

Forwardpropagation2.2反向传播Backpropagation3Mini-batchgradientdescent3.1小批量梯度下降步骤3.2BatchsizeandTrainingSpeed4常用梯度下降法

算法黑哥·2022-11-29 08:26

梯度优化方法：BGD,SGD,mini_batch, Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

文章目录目标函数三种梯度下降优化框架1、BGD、SGD、mini_batch2、**优缺点对比：**3、**问题与挑战：**优化梯度下降法1、动量梯度下降法（Momentum）2、NesterovAccelaratedGradient

hellobigorange·2022-11-29 08:20

浅析深度学习mini_batch的BP反传算法

使用梯度下降法，一般计算所有样本的损失函数的平均值，进而计算梯度方向。但是，当样本n特别多的时候，计算会

何雷·2022-11-29 08:48

mini_batch梯度下降法

比如说，如果m是500万或5000万或者更大的一个数，在对整个训练集执行梯度下降法时，你要做的是，你必须处理整个训练集，然后才能进

bestrivern·2022-11-29 08:47

python使用梯度下降方法实现线性回归算法_Python机器学习算法入门之梯度下降法实现线性回归-阿里云开发者社区...

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

weixin_39774905·2022-11-29 07:36

多元线性回归&梯度下降法——多元线性回归

多特征当Y值的影响因素不是唯一时，采用多元线性回归模型例子梯度下降法——多元线性回归importnumpyasnpfromnumpyimportgenfromtxtimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D

陈陈的糖罐子·2022-11-29 07:04

【头歌】梯度下降法

第1关：模型优化基础1、解决最优化问题的手段主要有哪些？A、使用科研结果中最好的模型，放弃最佳的模型B、做试验，比优劣C、经验积累，主观判断D、建立优化模型，求最优策略【答案】BCD2、最优化就是在一定条件下，寻求使目标最大或者最小的决策。A、正确B、错误【答案】B第2关：梯度下降defstudent(x,y):epsilon=0.00001alpha=0.01a=0b=0m=len(x)erro

MQiyirs·2022-11-29 07:03

【头歌】梯度下降法解决线性回归

第1关：数据载入与分析#encoding=utf8importosimportpandasaspdif__name__=="__main__":path=os.getcwd()+'/ex1data1.txt'#利用pandas读入数据data，并将数据属性分别命名为'Population'和'Profit'#*********begin*********#data=pd.read_csv(path

MQiyirs·2022-11-29 07:24

深度学习之路（3）神经网络结构和参数优化

博文提要前面讲了神经网络学习过程的重要环节——梯度下降法，重点讲了该方法用的反向传播原理，它大大减小了梯度求算的时间复杂度。我们在了解机器学习算

NO_1967·2022-11-29 05:12

seed在模型中的应用及用法

而使用梯度下降法最终得到的局部最优解对于初始位置点的选择很敏感，设置了seed就相当于规定了初始的随机值。

zyrlia·2022-11-28 22:17

深度学习知识点大总结（持续更新中。。。）

而使用梯度下降法最终得到的局部最优解对于初始位置点的选择很敏感，设置了seed就相当于规定了初始的随机值。

挨打且不服66·2022-11-28 22:05

《吴恩达机器学习》4 多变量线性回归

多变量线性回归前言一、多变量线性回归二、多元梯度下降法1、特征缩放（featurescaling）2、学习率（Learningrate）3、特征和多项式回归三、线性回归的正规方程解法与对比1、正规方程解法

JockerWong·2022-11-28 20:54

吴恩达机器学习python作业之单变量线性回归

第一种方法是梯度下降法，第二种方法是正规方程法。跟着佬们的思路写写改改，如果有错误请私信或评论哦。

abcd1233463457347·2022-11-28 20:51

神经网络与深度学习：梯度下降法

梯度下降法1.基本原理2.梯度下降法实现线性回归问题3.模型评估1.基本原理一元凸函数求极值二元凸函数求极值2.梯度下降法实现线性回归问题一元线性回归可以转换为二元函数求极值的问题学习率：对于凸函数，只要学习率设置的足够小

Twinkle1231·2022-11-28 13:12

轴承故障分类方法之CNN+SVM和ELM

北漂炼丹青年·2022-11-28 08:27

《机器学习》梯度下降

用梯度下降法解决最优化的问题：步骤一：调整学习速率：由图可知，学习速率不同造成的结果不同，学习率过大可能导致一下子到终点，略过了中间的关键部分。学习率过低则又会显得机器效率低下。

learner.bear·2022-11-28 07:39

李宏毅机器学习误差和梯度下降法

文章目录误差（Error）误差的来源模型的估测偏差和方差的评估偏差大-欠拟合方差大-过拟合模型选择梯度下降法梯度下降法的介绍梯度下降法的几个TipsTip1：调整学习率Tip2：随机梯度下降法Tip3：

Tongsen99·2022-11-28 07:38

一、梯度下降算法原理讲解----机器学习

2.梯度下降算法2.1场景假设梯度下降法的基本思想可以类比为一个

eligible-zzw·2022-11-28 07:57

机器学习训练算法六(最速下降法)

连续函数的最优化方法-最速下降法1、介绍2、数学原理3、Matlab程序1、介绍最速下降法和梯度下降法基本相同,就是选择该点梯度的反方向进行搜索；区别在于，梯度下降法需要预先根据经验设定公式20的步长η

黎明鱼儿·2022-11-28 07:26

python共轭梯度法_最速下降法（梯度下降法）python实现

常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟。牛顿法、共轭梯度法等等。在数学领域称为最优化，在地球物理领域也称为反演。关于最速下降法的原理这里就不赘述了，本文也是实

weixin_39639514·2022-11-28 07:26

瞎聊机器学习——梯度下降法

梯度下降法（gradientdescent）是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，具有实现简单的优点，梯度下降法是迭代算法，每一步都需要求解目标函数的梯度向量，下面我们来全方位的理解一下梯度下降法。

二哥不像程序员·2022-11-28 07:25

深度学习之学习笔记（八）—— 梯度下降法

梯度下降法（GradientDescent）通过第五章《神经网络的学习（训练）》和第七章《损失函数》的介绍，我们已经知道，神经网络通过不断迭代在学习时寻找最优参数（权重和偏置）。

肖恩林·2022-11-28 07:24

机器学习之梯度下降法（GD）、随机梯度下降法（SGD）和随机平均梯度下降法（SAGD）

目录基本原理梯度下降法（GradientDescent）随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）

leboop-L·2022-11-28 07:22

机器学习中的数学原理——梯度下降法（最速下降法）

这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——梯度下降法》！

爱睡觉的咋·2022-11-28 07:21

Pytorch学习笔记（四）

采用批量梯度下降法，即使用全部样本的梯度更新权重和偏置。实现代码"""手工实现y=wx+b线性回归（梯度下降法）"""import

不牌不改·2022-11-27 21:02

深度学习笔记1-梯度是什么？

这些优化问题中，只有少部分可以得到解析解(如最小二乘法)，而大部分这类优化问题只能迭代求解，而迭代求解中两种最常用的方法即梯度下降法与牛顿法。梯度概念是建立在偏导数与方向导数概念基础上的。

yueru2wan·2022-11-27 20:45

反向传播神经网络概念,反向传播算法作用

什么是反向传播算法反向传播算法适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。

普通网友·2022-11-27 13:44

NNDL 实验五前馈神经网络（3）鸢尾花分类

损失函数：交叉熵损失；优化器：随机梯度下降法；评价指标：准确率。4.5.1小批量梯度下降法为了减少每次迭代的计算复杂度，我们可以在每次迭代时只采集一小部分

Guo_weiqi·2022-11-27 09:37

【深度学习】logistic回归模型

目录神经网络数据、符号准备：logistic回归：损失函数和代价函数：梯度下降法：向量化：神经网络我们学习深度学习的目的就是用于去训练神经网络，而神经网络是什么呢？

KKK3号·2022-11-27 09:19

神经网络中梯度的概念,神经网络梯度公式推导

谢谢了Gradient是梯度的意思，BP神经网络训练的时候涉及到梯度下降法，表示为梯度下降的程度与训练过程迭代次数（步长）的关系。

快乐的小荣荣·2022-11-27 07:23

深度学习理论篇之 (七) -- 反向传播

科普知识BP算法(即反向传播算法)适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。

fengyuxie·2022-11-27 04:31

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