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梯度下降法
C++
梯度下降法
学习笔记(一)
梯度下降法
什么是
梯度下降法
编程前的准备编程代码深入思考多变量的
梯度下降法
什么是
梯度下降法
我们首先要明确,
梯度下降法
不是一个机器学习的算法,而是一种基于搜索的最优化算法。
肥鼠路易
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2022-11-01 17:29
C++学习笔记
C++
机器学习入门(四)逻辑回归
目录4逻辑回归4.0概述4.1逻辑回归模型4.1.1假设函数4.1.2决策边界4.2代价函数4.2.1代价函数及其理解4.2.2简化代价函数4.2.3
梯度下降法
4.3多元分类4逻辑回归4.0概述不同于线性回归
Courage2022
·
2022-11-01 17:57
机器学习
机器学习
逻辑回归
分类
机器学习入门(三)多元线性回归
3.3代价函数3.4梯度下降3.4.1多元线性回归梯度下降算法3.4.2多元线性回归梯度下降算法的问题3.5多项式回归3.5.1问题背景及尺度归一化3.5.2正则方程求参数最优解3.5.3正则方程法vs
梯度下降法
Courage2022
·
2022-11-01 17:27
机器学习
机器学习
线性回归
机器学习入门(五)回归问题中的曲线过拟合问题及解决
5.1过拟合问题介绍5.1.1线性回归中的曲线过拟合问题5.1.2逻辑回归中的曲线过拟合问题5.1.3如何解决过拟合问题5.2将参数正则化解决过拟合问题5.3正则化线性回归5.3.1代价函数5.3.2
梯度下降法
迭代
Courage2022
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2022-11-01 17:27
机器学习
机器学习
回归
算法
第六章
梯度下降法
学习笔记 上
目录6-1什么是
梯度下降法
6-2模拟实现
梯度下降法
6-3线性回归中的
梯度下降法
6-1什么是
梯度下降法
加负号则J减小图中导数为负值,则J增加的方向在x轴的负方向,也就是theta减小的,我们希望找到最小值
天人合一peng
·
2022-11-01 17:55
机器学习
逻辑回归
python
【机器学习】多元特征线性回归与向量化
系列文章目录第六章Python机器学习入门之多元特征线性回归与向量化目录系列文章目录文章目录一、什么是多类特征二、向量化三、多元线性回归的
梯度下降法
总结一、什么是多类特征顾名思义,多类特征就是指有多个特征值
晓亮.
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2022-11-01 17:25
机器学习
大数据
python
机器学习
开发语言
机器学习入门(二)一元线性回归
目录2.一元线性回归2.1什么是线性回归2.2代价函数2.2.1假设函数2.2.2代价函数2.3
梯度下降法
2.3.1引出问题2.3.2
梯度下降法
2.3.3
梯度下降法
的缩放因子对
梯度下降法
的影响2.一元线性回归
Courage2022
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2022-11-01 17:24
机器学习
机器学习
线性回归
梯度下降法
学习笔记
1、
梯度下降法
思路注释中原函数指损失函数,以下均是如此importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplot_x=np.linspace(-1,6,141)plot_y
周虽旧邦其命维新
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2022-11-01 17:23
机器学习算法
python
机器学习
scikit-learn
统计学习方法——感知机(自学笔记)
用于求误分类的损失最小化,利用了
梯度下降法
定义如下图感知机模型如下图:感知机模型用于二分类,从图来理解定义就是wx+b=0这条直线将实例分为两个部分,这里用来sign函数,取值±1.wx+b构成了超平面
zhangmnh
·
2022-11-01 14:55
统计学习
统计学
机器学习
人工智能
机器学习 —— 感知机简单入门
感知机实践-癌细胞精准识别1.数据集介绍及使用2.使用sklearn.Perceptron方法实现感知机算法3.题目编程要求4.实现代码5.sklearn.Perceptron方法详述5.1参数提及5.2
梯度下降法
简单介绍第
HALF_u
·
2022-11-01 14:22
机器学习
神经网络
机器学习
机器学习+模式识别学习总结(二)——感知机和神经网络
采取随机
梯度下降法
作为最优化的方法,也是求解参数的
尼笛芽在努力
·
2022-11-01 14:17
机器学习
模式识别
神经网络
机器学习 逻辑回归(1)二分类
函数三、假设函数四、代价函数五、梯度下降六、二分类原生代码实现6.1生成模拟数据6.2添加前置与数据分割6.3迭代训练6.4验证数据七、sklearn代码实现一、前言机器学习单变量线性回归(1)背景介绍
梯度下降法
解单元函数向量微积分
李乾文
·
2022-11-01 03:06
【机器学习】
#
深度学习
逻辑回归
深度学习
分类
二分类
机器学习 多变量线性回归
机器学习多变量线性回归一、前言二、特征描述三、假设函数四、代价函数五、梯度下降六、原生代码实现七、sklearn代码实现一、前言前面一系列文章介绍了单变量线性回归:机器学习单变量线性回归(1)背景介绍
梯度下降法
解单元函数向量微积分
李乾文
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2022-11-01 03:05
【机器学习】
#
深度学习
机器学习
线性回归
多变量线性回归
多元线性回归
python 使用Softmax回归处理IrIs数据集
本文章包含以下内容:数据:lris数据集;模型:Softmax回归模型;损失函数:交叉嫡损失;优化器:
梯度下降法
;评价指标:准确率。
i道i
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2022-10-31 11:13
python
numpy
开发语言
1024程序员节
【神经网络】粒子群优化ELM网络预测
单层前馈神经网络(SLFN)以其良好的学习能力在许多领域得到了广泛的应用,然而传统的学习算法,如BP等固有的一些缺点,成为制约其发展的主要瓶颈,前馈神经网络大多采用
梯度下降法
,该方法存在以下几个方面的缺点和不足
Matlab科研辅导帮
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2022-10-31 11:34
算法
神经网络
深度学习
机器学习
python
NNDL 实验五 前馈神经网络(3)鸢尾花分类
NNDL实验五前馈神经网络(3)鸢尾花分类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
4.5.2数据处理4.5.2.1自定义加载数据集4.5.2.2用DataLoader
笼子里的薛定谔
·
2022-10-31 11:33
DL实验
径向基函数神经网络(RBFNN)的权值更新策略Python实现
本文将稍微介绍径向基函数的基础知识,之后以鸢尾花数据集为例,介绍三种RBFNN的权值更新方法(激活函数使用高斯函数),即:直接计算法,自组织选取法,有监督学习(
梯度下降法
),确定RBFNN的三部分权重(
我要做个小Pro
·
2022-10-31 11:02
神经网络
机器学习
神经网络
python
python 使用前馈神经网络处理IrIs数据集(BP)
本文章包含以下内容:数据:lris数据集;模型:前馈神经网络;激活函数:Logistic损失函数:交叉嫡损失;优化器:
梯度下降法
;评价指标:准确率。
i道i
·
2022-10-31 11:01
python
机器学习
人工智能
梯度下降法
求解线性回归--Numpy实现
梯度下降法
求解一元线性回归依然是这个房价预测的任务,这是一个一元线性回归问题,这次我们采用
梯度下降法
来求解它可以分为5步第1步加载样本数据x,y第2步设置超参数,在这个例子中,超参数包括学习率和迭代次数第
奋斗在阿尔卑斯的皮卡丘
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2022-10-31 10:58
深度学习
python
深度学习
机器学习之回归模型-
梯度下降法
求解线性回归
机器学习之回归模型-
梯度下降法
求解线性回归线性回归是一种线性模型,它假设输入变量x与单个输出变量y之间存在线性关系。具体的说,就是利用线性回归模型,从一组输入变量的线性组合中,计算出输出变量y。
nuist__NJUPT
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2022-10-31 10:57
机器学习与推荐算法
机器学习
回归
线性回归
梯度下降法
求解线性回归
梯度下降法
求解线性回归通过
梯度下降法
求解简单的一元线性回归分别通过梯度下降算法和sklearn的线性回归模型(即基于最小二乘法)解决简单的一元线性回归实际案例,通过结果对比两个算法的优缺。
夜的乄第七章
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2022-10-31 10:25
机器学习
线性回归
梯度下降算法
sklearn
最小二乘法
2022-10-27-
梯度下降法
结合线性回归预测公交车数量和GDP关系
实验目的:掌握机器学习中的线性回归法,并能灵活使用解决解决实际问题实验内容:用上节课实现的
梯度下降法
和本次试验中的sklearn模块下的LinearRegression对给出的数据进行线性回归1.解决思路分别使用线性回归法和
梯度下降法
对所给出的
汤姆z
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2022-10-31 10:54
2022知识点学习
线性回归
机器学习
python
深度学习中的超参数以及两个重要的超参数——学习率和batch_size
其中主要超参数包括了:学习率、batch_size、
梯度下降法
循环的数量、隐藏层数目、隐藏层单元数目、激活函数的选择等。
Brucechows
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2022-10-30 17:34
深度学习
神经网络
机器学习
人工智能
【深度学习】计算机视觉(二)——认识和基础(下)
文章目录step4:深度学习和计算机视觉基础图像表示图像分类——得分函数分类评价——损失函数结果概率——Softmax分类器反向传播——
梯度下降法
梯度下降法
链式法则分类器【核函数待补充】step5:神经网络部分详解神经网络基础激活函数常用的激活函数激活函数与反向传播过拟合问题惩罚力度对结果的影响损失函数
RK_Dangerous
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2022-10-30 07:35
笔记
计算机视觉
深度学习
人工智能
3D机器学习(2):pytorch入门:pytorch优点,
梯度下降法
初步
1、pyTorch的好处:1、方便的使用GPU加速生成a,b随机矩阵,进行矩阵乘法matmul。记录:结束时刻减去开始时刻,得到并打印使用时间,并说明是设备:CPU计算的,并说明结果矩阵的大小。这一次,将设备改成cuda,进行GPU加速,同样记录时间,并且运行两次,因为第一次的计算时间包括初始化,第二次才是真正计算时间。结果:cuda可用,且使用cuda后,速度从0.23秒变成了0.0049秒,快
朱攀乖
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2022-10-28 10:25
3D机器学习
Python 实现矩阵分解
3、对损失函数求导,利用
梯度下降法
,更新U、V。4、循环步骤3,直到损失函数小于某个值为止。frommat
苗妮
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2022-10-28 07:27
用Python
实现多标签学习
矩阵
线性代数
BP神经网络(三)--
梯度下降法
梯度下降法
常用于神经网络负反馈过程中参数的优化。下面对
梯度下降法
做解释说明。场景
梯度下降法
的基本思想可以类比为一个下山的过程。
wyssailing
·
2022-10-27 18:05
人工智能
神经网络的运行以及
梯度下降法
和BP算法
神经网络的运行以及
梯度下降法
和BP算法1神经网络的运作神经网络运作过程分为学习和工作两种状态。1.1神经网络学习状态神经网络的学习主要是指使用学习算法来调整神经元间的连接权,使得网络输出更符合实际。
待何
·
2022-10-27 18:05
深度学习
神经网络
算法
深度学习
tensorflow
神经网络中的算法-梯度下降算法的优化
一、概述
梯度下降法
(Gradientdescent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最陡下降法,要使用
梯度下降法
找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索
kupeThinkPoem
·
2022-10-27 18:30
算法
神经网络
梯度下降
深度学习
Python学习记录 深度学习 如何搭建一个简单的人工神经网络
深度学习文章目录深度学习什么是深度学习深度学习和机器学习的区别神经网络(ANN)什么是神经网络生物神经网络人工神经网络人工神经网络的特点人工神经网络的优势人工神经网络分类感知器单层感知器多层感知器感知器优缺点优点缺点激活函数常见激活函数BP反向传播神经网络
梯度下降法
构建一个简单的神经网络目标背景创建数据初始化假设输入神经元进行计算输出运行结果完整代码什么是深度学习深度学习是一个复杂的机器学习算法
三千院喵
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2022-10-26 17:05
Python
python
学习
深度学习
[时间序列预测]基于BP、LSTM、CNN-LSTM神经网络算法的单特征用电负荷预测[保姆级手把手教学]
系列文章目录深度学习原理-----线性回归+
梯度下降法
深度学习原理-----逻辑回归算法深度学习原理-----全连接神经网络深度学习原理-----卷积神经网络深度学习原理-----循环神经网络(RNN、
炮哥带你学
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2022-10-26 07:46
深度学习原理及实战
lstm
cnn
CNN-LSTM
用电负荷预测
时间序列预测
深度学习分享1:神经网络概念
第一章先给自己挖个坑哈哈准备工作基础性概念简介大学生都知道的概念张量感知器s型神经元
梯度下降法
简介bp神经网络装b英文举一个屌丝都喜欢的例子直接从toyproject手写数字识别开始神经元模型可以模拟任意函数的数学基础先给自己挖个坑哈哈大家好
竹林村的黄河学者
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2022-10-25 20:30
python
tensorflow
神经网络
【计算机视觉】神经网络推理训练
推理和训练4.1推理和训练4.2训练的相关概念4.2.1数据集的分类&优化与泛化4.2.2BP神经网络4.2.3其他相关概念4.3训练的步骤及涉及的问题4.3.1参数的随机初始化4.3.2损失函数4.3.3
梯度下降法
吃_早餐
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2022-10-25 14:06
人工智能
神经网络
计算机视觉
机器学习
每天五分钟机器学习:用两种方法求出正则化的线性回归模型最优解
梯度下降法
处理正则化的线性回归如下所示是正则化线性回归的代价函数,我们要使用梯度下降算法来对其进行最小化操作正则化并没有对参数θ0进行正则化,所以此时的梯度下降的计算公式分为两种情况:一种情况是θ0,另外一种情况是其它的参数
幻风_huanfeng
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2022-10-24 17:13
每天五分钟玩转机器学习算法
机器学习
线性回归
算法
人工智能
python
Pytorch学习——常用优化器区别和优缺点
使用importtorch.optimasoptimoptimizer=optim.Adam(net.parameters(),lr=eval(LR_G))典型的
梯度下降法
GD(gradientdescent
哆啦A梦!!!
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2022-10-24 07:54
机器学习
深度学习
pytorch
机器学习(四)多元线性回归和正规方程
文章目录Log一、多元线性回归(Multivariatelinearregression)二、多元
梯度下降法
(Multivariategradientdescent)1.梯度下降算法引入多变量2.特征缩放
竹清兰香
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2022-10-23 07:01
机器学习
笔记
机器学习
线性代数
人工智能
机器学习算法 02 —— 线性回归算法(正规方程、梯度下降、模型保存)
API初步使用3数学求导复习4线性回归的损失和优化4.1损失函数4.2优化算法正规方程梯度下降梯度下降生动解释梯度的概念梯度下降公式小结5梯度下降方法介绍(了解即可)5.1详解梯度下降算法相关概念复习
梯度下降法
的推导
来一碗锅巴洋芋
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2022-10-23 07:21
机器学习
线性回归算法
机器学习
python
Pytorch总结十四之优化算法:
梯度下降法
、动量法
Pytorch总结十四之优化算法:
梯度下降法
、动量法在一个深度学习问题中,我们会预先定义一个损失函数。有了损失函数以后,可以使用优化算法试图将其最小化。
明月醉窗台
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2022-10-22 07:25
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Pytorch
机器学习---一元线性回归(实战)
importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt载入数据,是一个99行2列的数据#载入数据data=np.genfromtxt("data.csv",delimiter=",")print(data)2.定义损失函数和
梯度下降法
fulfilled
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2022-10-22 07:23
机器学习
机器学习
线性回归
深度学习
神经网络的优化方法介绍与比较
梯度下降方法(gradientdecent)批量梯度下降(Batchgradientdecent)随机梯度下降(Stochasticgradientdecent)动量(Momentum)Nesterov加速
梯度下降法
Arwin(Haowen Yu)
·
2022-10-22 07:14
神经网络的参数优化
神经网络
深度学习
算法
机器学习——一元线性回归和多元线性回归
一元线性回归:
梯度下降法
一元线性回归是线性回归的最简单的一种,即只有一个特征变量。首先是
梯度下降法
,这是比较经典的求法。一元线性回归通俗易懂地说,就是一元一次方程。
iownlucky
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2022-10-22 07:37
机器学习
一元线性回归
目录一、线性回归概念二、一元线性回归拟合1、最小二乘法1、基本思想2、手工推导3、代码实现4、运行结果2、
梯度下降法
1、损失函数的构建2、梯度下降三兄弟3、梯度下降步骤4、一元线性回归函数推导过程三、实例一
涵~~
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2022-10-22 07:07
2022年人工智能算法学习
线性回归
机器学习
算法
神经网络深度学习(三)优化器
目录一、优化器分类二、优化器详解三、优化器常见面试题一、优化器分类基本
梯度下降法
:包括标准
梯度下降法
(GD,GradientDescent),随机
梯度下降法
(SGD,StochasticGradientDescent
china1000
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2022-10-22 07:36
神经网络
深度学习
深度学习
神经网络
机器学习
Python实现线性回归和梯度下降算法
目录线性回归基础实战——波士顿房价的线性回归模型实战——能源效能数据的相关分析与线性回归模型
梯度下降法
介绍实战——
梯度下降法
在线性回归中的使用实战——scikit-learn使用SGD实现线性回归线性回归基础什么是线性回归举个例子
艾派森
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2022-10-21 07:54
机器学习
【深度学习】——梯度下降优化算法(批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降、Momentum、Adam)
目录梯度梯度下降常用的梯度下降算法(BGD,SGD,MBGD)梯度下降的详细算法算法过程批量
梯度下降法
(BatchGradientDescent)随机
梯度下降法
(StochasticGradientDescent
有情怀的机械男
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2022-10-18 12:21
深度学习
深度学习
梯度下降优化算法
【机器学习】——
梯度下降法
的收敛性证明(详解)
目录1.
梯度下降法
的原理和作用2
天阑之蓝
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2022-10-18 12:51
#
机器学习
机器学习
梯度下降
线性回归模型——梯度下降算法
目录引言线性回归介绍手动实现
梯度下降法
线性回归调用API接口实现线性回归引言线性回归可能是我们接触最早的机器学习算法了,在高中数学的课本上,我们第一次正式认识这位朋友,通过最小二乘法来得到数据的线性回归方程
Seasons in the snow
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2022-10-18 12:20
机器学习
线性回归
机器学习
sklearn逻辑回归为什么要归一化
一、归一化对梯度下降的影响我们先讲述不归一化对
梯度下降法
的影响,实际也就是逻辑回归需要归一化的主
老饼讲解机器学习
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2022-10-18 07:08
#
逻辑回归
逻辑回归
机器学习
sklearn
python画logistic拟合曲线_Python sklearn模板实现Logistic回归算法
由于模型的求解过程(如
梯度下降法
、牛顿法)和正则化流程都被封装在机器学习框架(如sklearn)之中,所以我们无须为这些底层优化算法费心,这就是利用框架的便利所在。
weixin_39844515
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2022-10-18 07:05
神经网络权值和阈值范围,神经网络的权值和阈值
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。
快乐的小蓝猫
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2022-10-17 17:23
神经网络
matlab
深度学习
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