梯度下降法第26页

Matlab的神经网络（一）BP网络

BP是一种前馈的运行，但是可以将误差反馈回去；根据梯度下降法来不断的调整权值（容易陷入局部最小值），直到最后得到的数据可以满足需求；大家可以看一下newff函数的用法matlab详解newff(前馈反向传播网络

EAGLE☜·2022-11-19 23:22

机器学习笔记

1.1.1概述1.1.2对于机器学习的不同定义1.2学习算法1.2.1有监督学习1.2.2无监督学习二、线性回归算法2.1模型表示2.2代价函数2.2.1数学定义2.2.2代价函数的作用2.3梯度下降法

白衣西蜀梅子酒·2022-11-19 23:01

Chapter6：Logistics 回归：AndrewNg吴恩达《机器学习》笔记

DecisionBoundary6.4代价函数6.4.1问题概述：6.4.2尝试一：线性回归的代价函数6.4.3尝试二：逻辑回归的代价函数6.5简化的代价函数和梯度下降6.5.1对公式的简化6.5.2梯度下降法拟合参数

半旧。·2022-11-19 22:00

误差与梯度下降（李宏毅《机器学习》）

深度学习方向）P5-P8——误差与梯度下降文章目录Datawhale202211李宏毅《机器学习》（深度学习方向）P5-P8——误差与梯度下降前言一、误差误差哪里来估测判断选择二、梯度下降调整学习速率随机梯度下降法特征缩放三

Beyond_April·2022-11-19 19:33

李宏毅机器学习课程1~~~Introduction &Regression

1.梯度下降法的理解GradientDescent参数变化的方向就是损失函数减少的方向。图中小人向左走，还是向右走，主要是看哪个方向是损失函数减少的方向，学习率就是这个小人走的速度。

帅气的弟八哥·2022-11-19 19:12

吴恩达深度学习笔记——神经网络与深度学习（Neural Networks and Deep Learning）

文章目录前言传送门神经网络与深度学习（NeuralNetworksandDeepLearning）绪论梯度下降法与二分逻辑回归（GradientDescendandLogisticsRegression

亦梦亦醒乐逍遥·2022-11-19 19:30

吴恩达深度学习笔记整理（五）

目录优化算法Mini-batch梯度下降理解mini-batch梯度下降法怎么选择适合的batchsize？

梦想的小鱼·2022-11-19 18:32

【PyTorch】加载数据集Dataset与DataLoader

、【PytorchLearning】构建自己的数据集、深度学习之MiniBatch、PyTorch深度学习实践第八讲---Mini-batch数据集、【零基础】神经网络优化之mini-batch、批量梯度下降法

小橙子爱蜜蜂·2022-11-19 17:02

BP神经网络反向传播算法、梯度下降法流程及参数解释

这篇文章介绍一下反向传播算法和梯度下降法的简单定义（我自己简单定义的，有错误还请您不吝赐教）、基本流程和参数计算。

GV5555·2022-11-19 17:28

学习率的设置

学习率对训练的影响为了能够使得梯度下降法有较好的性能，我们需要把学习率的值设定在合适的范围内。太大的学习速率导致学习的不稳定，太小值又导致极长的训练时间。

@贝壳里的海·2022-11-19 16:29

输入归一化、批量归一化(BN)与层归一化(LN)

1输入归一化不同输入特征的取值范围差异比较大时，会影响到梯度下降法的效率。

淘淘图兔兔呀·2022-11-19 16:57

Google的神经网络算法模拟

梯度下降法会使得误差越来越小，但是不会直接到最小值，会在最小值的两边左右

进入状态的贪玩的北笙·2022-11-19 13:42

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实践：基于前馈神经网络完成鸢尾花分类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4.5.2.1加载数据集4.5.2.2用DataLoader进行封装4.5.3

Persevere~~~·2022-11-19 13:35

深度学习Matplotlib操作

Matplotlib时python中最常用的可视化工具之一，在函数设计上参考了MATLAB1图标展示：以梯度下降法找到f(x)=x*x的极小值。

峙峙峙·2022-11-19 13:04

统计学习方法笔记（理论+实例+课后习题+代码实现）：感知机

它通过利用梯度下降法最小化损失函数的思想让感知机学习到最优的状态，使得数据集的误分类点个数为0。其优点主要体现在其算法实现相对简单。2理论2.1定义设输入特征向量为，感知机权重为，偏

Jackson_feng·2022-11-19 13:58

梯度下降法、学习率、优化算法笔记

梯度下降法、学习率、优化算法一、梯度下降法梯度下降法一种求解最优化的算法。

weixin_43391596·2022-11-19 12:35

机器学习泛化误差和偏差-方差

目录一、基本理论1.概念理解2.公式二、图形化理解三、偏差和方差与拟合程度的关系一、基本理论1.概念理解在机器学习中，我们通过数据样本去训练模型的过程中，通常是定义一个误差函数，利用梯度下降法不断地使误差函数达到最小值

蓝色的星火·2022-11-19 10:20

机器学习之BP神经网络

当最终根据神经网络得到各个输出神经元的输出值后，分别根据输出值和真实值的差计算出每个输出神经元的误差，得到每个输出神经元的输出误差之后，根据每个输出神经元和前一层神经元连接的权值分别计算出上一个神经元的误差，依次类推，然后用梯度下降法修正相对应的权值

爱吃小巴掌·2022-11-19 10:37

BP神经网络详解+原理

本文将会从实际的训练过程来依次讲解，用到哪些知识点就将～BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小

任菜菜学编程·2022-11-19 10:27

逻辑回归(Logistic Regression)原理及损失函数、极大似然估计

前提：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然估计的方法，是用梯度下降法求解参数，最终达到二分类的目的。逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层激活函数σ(z)\sig

PuJiang-·2022-11-19 08:37

python一元线性回归算法_手写算法—Python代码实现一元线性回归

假设函数、损失函数和梯度下降法首先，我们利用sklearn包来生成一组一元回归数据集impor

淡庸·2022-11-19 03:36

梯度下降算法拟合线性函数的python实现

对于线性回归问题运用梯度下降法，关键在于求出代价函数的导数。令代价函数为error_1=(（my_y-y)**2)/2，不难发现其导数便是样本点与拟合点的残差。

不想秃头的男孩·2022-11-19 03:15

学习笔记：基于python 的推荐系统

一、项目目标（一）掌握基于矩阵分解的协同过滤算法思想、原理、流程；（二）掌握梯度下降法原理；（三）学会基于矩阵分解的协同过滤算法构建操作系统。

海盐味的小圆饼·2022-11-19 02:52

Datawhale 李宏毅机器学习 Task3

偏差VS方差模型选择2.梯度下降法调整学习率随机梯度下降法特征缩放1.误差从哪里来？

STUffT·2022-11-19 02:48

datawhale李宏毅机器学习——task03“误差和梯度下降”

梯度下降法：这是一种更新参数值的方法。就是每次更新的幅度，由当

山泼黛·2022-11-19 02:44

Optimizers for deep learning(优化器)

优化器是用来做什么的我们在训练深度学习模型时一般都会使用梯度下降法，然而梯度下降法是最原始，也是最基础的算法。它将所有的数据集都载入，计算它们所有的梯度，然后执行决策。

白蛋儿_爱编程~·2022-11-19 02:40

logistic/softmax回归梯度下降法公式推导与代码实现

logistic回归logistic回归是一种线性回归分析模型，常用于二分类问题，具体公式如下：对于样本，它被分类到正样本的置信度为其中，和为待求参数，为了后续求解方便，我们令，令，这样，logistic公式便可写成如下形式logistic参数求解logistic回归分析中最重要的是参数的求解，这里我使用交叉熵函数和均方误差函数作为损失函数来进行梯度下降交叉熵函数对于二分类问题，其交叉熵损失函数定

_MaHao·2022-11-18 16:15

深度学习（2）：logistic回归梯度下降法

二分类问题我们经常会遇到各种各样的二分类问题，例如判断一张照片是猫或不是猫，判断一个西瓜是好瓜还是坏瓜。解决这类问题的一个很好的方法就是logistic回归。线性回归利用简单的线性回归可以进行二分类，这里我们简要介绍以下线性回归的思想，不做具体实现的阐述。假定拥有的数据集为m组（x，y） x为一组n维列向量，代表我们已知的n个属性 y为标记，取值为0或1，代表其所属的种类这样一来，我们相

awake020·2022-11-18 16:45

logistic回归模型之梯度下降法

首先要明白，梯度下降法是为了获取使得成本函数更小的w和b。成本函数J(w,b)的图像是凸函数（大碗形状），当处于最低点时，即为获取了最优的w和b值。

BugsKiller1·2022-11-18 16:13

（三）Logistic回归的梯度下降

一、单个样本的Logistic回归的梯度下降法在本节中，我们学习如何计算偏导数来实现Logistic回归的梯度下降法。我们将使用导数流程图来计算梯度。

奕星星奕·2022-11-18 16:11

用随机梯度下降法实现 SVM 线性分类器的实例

本文使用自己编写的例子来帮助理解用随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）实现SVM线性分类器，不会过多涉及理论和原理的分析，只是为了更形象的理解。例子中使用的是二维平面。

朱峥嵘（朱髯）·2022-11-18 08:55

【ML-SVM案例学习】002梯度下降之求解最优解

文章目录前言一、代码程序1.引入库2.一维原始图像与导函数3.使用梯度下降法求解4.构建数据与画图5.二维原始图像与导函数6.使用梯度下降法求解7.构建数据与绘图二、完整代码总结前言【ML-SVM案例】

雨果先生·2022-11-18 08:43

通过逻辑回归和随机梯度下降法对乳腺癌数据集breastCancer和鸢尾花数据集iris进行线性分类

文章目录线性回归和逻辑回归StandardScaler处理线性分类乳腺癌数据集breastCancer鸢尾花数据集iris线性回归和逻辑回归线性回归就是预测一个连续变量的值，线性回归假设因变量和自变量之间是线性关系的，线性回归要求因变量是连续性数值变量训练数据的特征作为自变量，训练数据所属于的类别作为因变量，假设在因变量和自变量之间存在线性函数关系式，通过大量的训练样本对模型进行训练，然后不断调整

Love _YourSelf·2022-11-18 04:34

感知机、支持向量机、神经网络的关系

其求解方法则类似与梯度下降法不断对w,b进行调整。

hmsjdzzj·2022-11-18 04:20

机器学习第四章线性回归算法进阶4.2梯度下降法求解多变量线性回归（《大话Python机器学习》学习笔记）

第四章线性回归算法进阶4.2梯度下降法求解多变量线性回归 梯度下降法是对最小二乘法进行优化求解回归的一种算法，它采用了迭代的形式来寻找成本函数J(θ)的最小值。

BianchiHB·2022-11-16 18:56

梯度下降 java_梯度下降法求多元线性回归及Java实现

本篇博客尝试用梯度下降法，找到线性函数

Shsvs·2022-11-16 13:57

机器学习（李宏毅）学习笔记2

机器学习笔记2学习率算法：Ada方法的核心原理随机梯度下降法：FeatureScaling梯度下降法的内在原理（利用泰勒法则）：梯度下降法的限制：HW1代码（无pytorch版）：（转https://blog.csdn.net

深度学不学习·2022-11-15 11:21

机器学习极简入门笔记-2-有监督学习基础

目录第8章线性回归8.1代价函数8.2使用梯度下降法求解目标函数8.3多维情形8.4线性回归的超参数8.5线性回归程序第9章朴素贝叶斯分类器9.1分类与回归9.2贝叶斯定理9.3朴素贝叶斯算法9.4朴素贝叶斯分类器

南鸢北折·2022-11-15 09:00

Excel和Python实现梯度下降法

文章目录一、梯度下降法是什么二、概念理解1.微分理解2.梯度理解3.梯度下降法的数学解释三、梯度下降法手工求解四、Excel演示梯度下降法的数据变化五、Python编程实现六、参考一、梯度下降法是什么梯度下降法

在下摸鱼怪·2022-11-14 12:07

【机器学习】机器学习之梯度下降法简单应用(Python)

本文主要是用Python简单程序应用梯度下降法解决一个实际问题，帮助理解机器学习在预测方面的功能作用。

夏乐天（Summer Happy Sky)·2022-11-14 12:36

python和matlab拟合_梯度下降算法线性回归拟合（附Python/Matlab/Julia源代码）

梯度下降梯度下降法的原理梯度下降法(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。

小宏i·2022-11-14 12:04

【机器学习】梯度下降算法

文章目录参考资料1.基本概念1.1自适应学习率1.2Adagrad算法2.随机梯度下降法3.理论基础3.1泰勒展开4.梯度下降限制5.梯度检查参考资料LeeML-Noteshttps://www.zybuluo.com

CHH3213·2022-11-14 12:03

python多元函数求极小值_【Python讲优化】S06E08 利用梯度法求多元函数的极值

从这一讲开始，我们来讨论如何利用迭代法去寻找多元函数的极值点，我们首先从最基础的梯度下降法入手。

weixin_39792686·2022-11-14 12:03

python二元函数求导_用Excel和python实现二元函数梯度下降的人工智能,之用,excel,一元...

梯度下降法和牛顿法的总结与比较机器学习的本质是建立优化模型，通过优化方法，不断迭代参数向量，找到使目标函数最优的参数向量。最终建立模型通常用到的优化方法：梯度下降方法、牛顿法、拟牛顿法等。

又可乐·2022-11-14 12:02

python实现牛顿法和梯度下降法求解对率回归_最优化问题中，牛顿法为什么比梯度下降法求解需要的迭代次数更少？...

多图预警本文讲你肯定能懂的机器学习多维极值求解，主要讲梯度下降和牛顿法的区别应该能够完美的回答题主的问题事先说明本文面向学习过高等数学统计学和线性代数基础知识的本科生，并假设读者拥有基本的矩阵运算和求导运算的相关知识，类似梯度，方向导数、HessianMatrix这些东西不懂也没关系，我会用尽可能通俗的语言说明运算中的意义。那么从最简单的开始。梯度下降算法梯度是个啥？我想最开始接触梯度的各位是在方

weixin_39616961·2022-11-14 12:32

梯度下降法python实现

文章目录1、导数2、偏导数3、梯度4、梯度下降法概念解释梯度的负方向是变量的更新方向数学表达示例NN中求权重和偏置的梯度1、导数导数表示某个瞬间的变化量。

doubleslow;·2022-11-14 11:58

机器学习：梯度下降法超详细指南

机器学习：梯度下降法为什么需要梯度下降法为什么梯度方向是下降最快的反方向一阶导数偏导数方向导数梯度验证实现过程梯度下降法与最小二乘法的差异最小二乘法梯度下降法局限性学习率起始点为什么需要梯度下降法1.梯度下降法是迭代法的一种

HanZee·2022-11-14 11:27

python实现梯度下降法

文章目录一、什么是梯度下降法二、如何理解梯度下降法2.1概念2.2举例说明三、求解梯度下降法四、python编程演算】五、资料引用一、什么是梯度下降法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

MrKaj·2022-11-14 11:25

机器学习：随机梯度下降法

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs##生产数据X,Y=make_blobs(n_samples=50,centers=2,random_state=0,c

SuueF·2022-11-14 11:25

[数值计算-18]：最小二乘的求解法3 - 链式求导与梯度下降法求解loss函数的最优化参数（Python, 超详细、可视化）

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/119978818目录前置文章第1章导数与偏导1.1一元简单函数求导1.2N元简单函数求偏导1.3一元复合函数链式求导1.4多元复合函数链式求偏导1.5多元复合函数线性相加函数的链式求

文火冰糖的硅基工坊·2022-11-14 11:24

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