梯度下降法第31页

【Python多元线性回归】梯度下降法实现

【Python多元线性回归】梯度下降法实现梯度下降法是一种非常常用的优化方法（由于介绍该算法的博文很多，我就不对理论细节进行讲解了，原理只是简单的求导，高中生估计都学得会），我们在最开始学习该算法的时候往往是从线性回归开始

Gilmour�·2022-08-22 07:31

多元线性回归_梯度下降法实现【Python机器学习系列（六）】

多元线性回归_梯度下降法实现【Python机器学习系列（六）】文章目录1.读取数据2.定义代价函数3.梯度下降4.可视化展示 ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯

侯小啾·2022-08-22 07:54

深度学习----BP+SGD+激活函数+代价函数+基本问题处理思路

下例中，其激活函数为Sigmoid函数：2.随机梯度下降法计算全过程目标：更新权重

郭大侠写leetcode·2022-08-22 07:15

深度学习损失函数分类损失回归损失

通常，我们都会最小化目标函数，最常用的算法便是“梯度下降法”（GradientDescent）。损失函数大致可分为两种：回归损失（针对连续型变量）和分类损失（针对离散型变量）。

机器学习三贱客·2022-08-22 07:06

BP+SGD+激活函数+代价函数+基本问题处理思路

下例中，其激活函数为Sigmoid函数：2.随机梯度下降法计算全过程目标：更新权重和偏差。下例中，其激活函数为Sigmoid函数：3.激活函数3.1为什么需要激活函数？

Arrow·2022-08-22 07:59

神经网络实现文本分类（零基础入门）

目录机器学习基础1.线性回归梯度下降法代码训练结果拟合效果2.感知器数据集代码权重损失变化分类效果sigmoid函数3.非线性回归激活函数代码损失拟合效果4.K-means聚类K-means算法步骤代码聚类效果神经网络

洛潆·2022-08-21 07:36

pytorch的功能+线性回归、逻辑回归和分类的区别+回归问题实战+非线性转换+手写数字识别案例

2、自动求导3、常用网络层二、线性回归、逻辑回归和分类的区别三、回归问题实战1、定义损失函数compute_error2、定义梯度下降法step_gradient3、迭代优化gradient_descent4

斯外戈的小白·2022-08-20 07:19

机器学习中为什么需要梯度下降_以物理学观点形象优雅解释机器学习中梯度下降法...

本文展示了通过将随机或小批量梯度下降视为朗之万随机过程，其中利用损失函数识别能量，并通过学习率融入随机化，我们可以理解为什么这些算法可以与全局优化器工作的一样好。这是一个优雅的结果，表明从多个视度看问题不仅是必要的，而且是非常有用的！经典热力学/统计力学想象一个场景，坐在你未点燃的燃气灶上的一壶水。为什么水很好地放在锅底？这是两种力量平衡的结果：水分子彼此相邻而产生的力;换句话说，彼此相邻的两个分

weixin_39911998·2022-08-18 07:32

深度学习入门 (三)：神经网络的学习

机器学习读书笔记、“西瓜书”、《统计学习方法》目录损失函数(lossfunction)为何要设定损失函数均方误差(meansquarederror)交叉熵误差(crossentropyerror)常见的优化算法梯度下降法

连理o·2022-08-16 07:20

【数学建模】BP神经网络算法模型

训练模型训练方法训练函数梯度下降法traingd有动量的梯度下降法traingdm自适应lr梯度下降法traingda自适应lr动量梯度下降法traingdx弹性梯度下降法trainrpFletcher-Re

Lydia.na·2022-08-16 07:12

逻辑回归原理梳理_以python为工具【Python机器学习系列（九）】

并使用python实现梯度下降法的逻辑回归。 ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•

侯小啾·2022-08-14 19:13

深度学习算法第三课——BP神经网络

结构如下：2.梯度下降法例：一元凸函数求极值在距离极值点比较远的地方，步长的取值大

路过Coder·2022-08-14 09:43

吴恩达深度学习学习笔记——C1W2——神经网络基础-1

1.二分分类2.符号约定（标记方法）3.Logistic回归（对数几率回归）4.Logistic回归的损失函数和成本函数5.梯度下降法6.导数的直观理解（基础数学知识）

预见未来to50·2022-08-13 09:41

吴恩达深度学习笔记01——神经网络和深度学习2浅层神经网络

PS：梯度下降法（GradientDescent）是神经网络的核心方法，用于更新神经元之间的权重，以及每一层的偏置；反向传播算法（Back-PropagationAlgorithm）则是一种快速计算梯度的算法

阿尔基亚·2022-08-13 09:11

吴恩达深度学习笔记-单层神经网络(第2课)

8、激活函数的导数9、神经网络的梯度下降法10、直观理解反向传播11、随机初始化1、神经网络概览z[i]表示第i层的输入，a[i]表示第i层的输出2、神经网络表示单层神经网络：【一般不把输入层看作一个标准层

郭少的研究生笔记·2022-08-13 09:40

吴恩达【深度学习】笔记02——浅层神经网络（Shallow neural networks）

四、神经网络的梯度下降法1.正向传播2.反向传播五、随机初始化一、神经网络表示竖向堆叠起来的输入特征被称作神经网

美式咖啡不加糖x·2022-08-13 09:40

深度学习常用概念

binary_crossentropysoftmax分类（概率）多分类，样本分量之和为1常用损失函数交叉熵categorical_crossentropy(独热编码）,sparse_categorical_crossentropy（数字）梯度下降法致力于达到函数极值点的算法

路新航·2022-08-11 14:10

Python实现多元线性回归的梯度下降法

目录1.读取数据2.定义代价函数3.梯度下降4.可视化展示1.读取数据首先要做的就是读取数据，请自行准备一组适合做多元回归的数据即可。这里以data.csv为例，这里做的是二元回归。导入相关库，及相关代码如下。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddata=np.loadtxt(

·2022-08-09 11:52

Python实现梯度下降法的示例代码

·2022-08-08 13:54

手写算法—Python代码实现一元线性回归

Python代码实现一元线性回归简述假设函数、损失函数和梯度下降法Python实现一元线性回归对比sklearn实现的一元线性回归简述线性回归模型是机器学习里面最基础的一种模型，是为了解决回归问题，学习机器学习从线性回归开始最好

Dream-YH·2022-08-08 07:27

sklearn实现一元线性回归【Python机器学习系列（五）】

相比上篇blog中介绍的梯度下降法中较为复杂的代码，使用sklearn后将使代码复杂度大大降低。希望本文能对您有所帮助！

侯小啾·2022-08-08 07:05

【机器学习】21天挑战赛学习笔记（一）

一个人摸索学习很难坚持，想组团高效学习…想写博客但无从下手，急需写作干货注入能量…热爱写作，愿意让自己成为更好的人学习日记目录学习日记1，学习知识点2，学习的收获1.回归的基本思想2.损失函数3.最小二乘法4.梯度下降法

厉昱辰·2022-08-06 07:48

机器学习---学习首页

数学偏差与方差拉格朗日核函数凸优化协方差矩阵Hessian矩阵CDF（累计分布函数）高斯概率密度函数中心极限定理2.机器学习Java机器学习工具&库1.处理小数据效果好2.深度学习—大数据，超过500w；图像，语言方面效果奇好SVD最小二乘法梯度下降法局部加权回归

weixin_34075268·2022-08-04 18:45

Python实现多项式拟合正弦函数详情

目录1.实验目的2.实验要求3.实验内容3.1算法原理1.实验目的掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项

·2022-08-01 16:41

《吴恩达机器学习》9 神经网络参数的反向传播算法

神经网络参数的反向传播算法前言一、代价函数二、反向传播算法1、算法简单解析2、直观理解三、综合应用1、梯度检验2、随机初始化3、综合总结前言BP算法(即反向传播算法)是在有导师指导下，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

JockerWong·2022-07-31 07:59

第二章-单变量线性回归算法深度之眼_吴恩达机器学习作业训练营

目录一，引例：房价问题二，提出假设(Hypothesis)三，损失函数(CostFunction)四，梯度下降法(gradientdescent)五，构建机器学习模型六，总结一，引例：房价问题假设现在有一组有关房屋面积

凡尘维一心·2022-07-30 07:40

卷积神经网络模型解读及数学原理 ——翻拍图片识别

目录一、需求背景二、知识储备1、深度学习2、卷积神经网络3、PyTorch框架4、张量5、梯度下降法三、模型解读1、输入层2、隐藏层1）卷积层2）激活函数3）池化层4）流向图推演5）线性层3、输出层四、

Daniel Yuz·2022-07-30 07:09

python人工智能自定义求导tf_diffs详解

目录自定义求导：（近似求导数的方法）多元函数的求导在tensorflow中的求导使用tf.GradientTape()对常量求偏导求二阶导数的方法结合optimizers进行梯度下降法自定义求导：（近似求导数的方法

·2022-07-29 18:32

吴恩达机器学习视频课笔记【第4-5章】

目录4多变量的线性回归4.1多元梯度下降法一些notation例子：预估房价多元线性回归方程关于多元线性回归多元梯度下降法4.2特征缩放scale缩放归一化(Meannormalization)4.3学习率

反正没几根头发·2022-07-29 07:50

【机器学习网络】BP神经网络与深度学习-6 深度神经网络（deep neural Networks DNN）

目录深度神经网络（deepneuralNetworksDNN）DNN的底层原理深度学习网络的问题：案例1：书写数字识别（梯度下降法详解）男女头发长短区分案例（为什么隐藏层追求深度）：我的主页：晴天qt01

晴天qt01·2022-07-27 07:36

【机器学习算法】神经网络与深度学习-3 BP神经网络

输入字段节点个数如何确定BP神经网络的特点：隐藏层个数如何确定BP神经网络如何传递信息BP神经网络如何修正权重值及常数值梯度下降法：我的主页：晴天qt01的博客_CSDN博客-数据分析师领域博主目前进度

晴天qt01·2022-07-25 07:49

损失函数、梯度下降法与反向传播算法

一、损失函数损失函数（lossfunction）也叫代价函数（costfunction），用来度量我们的模型得到的的预测值和数据真实值之间的差距，也是一个用来衡量我们训练出来的模型泛化能力好坏的重要指标。损失函数是神经网络优化的目标函数，神经网络训练或者优化的过程就是最小化损失函数的过程（损失函数值小了，对应预测的结果和真实结果的值就越接近）。1、二次代价函数均方误差（MSE）度量的是预测值和实际

IT__learning·2022-07-25 07:10

模型优化方法总结

模型优化方法总结1.梯度下降法SGD2.动量法Momentum3.RMSpropAdamAdamWLookahead，RAdam?LazyAdam参考资料模型优化方法的选择直接关系到最终模型的性能。

ss.zhang·2022-07-22 11:29

Logistic回归模型：常用参数优化方法总结

前言Logistic模型常用的参数优化方法有，梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法，坐标轴下降法等。

小·幸·运·2022-07-22 11:22

【机器学习基础】正规方程法（Normal equation）（正则化和非正则化）——吴恩达课程笔记

在求使得代价函数最小的参数θ中，也可以不用梯度下降法进行逐步递归求解，可以使用正规方程法（NormalEquation）一次性算出θ。用这种方法不需要进行特征缩放（featurescaling）。

EthenWillson·2022-07-20 07:53

吴恩达机器学习（三）线性回归练习

1、单变量线性回归案例(梯度下降法)有不同城市对应人口数据以及利润，通过城市的人口数据来预测其利润。

undo_try·2022-07-20 07:50

网络优化和超参数选择

文章一、多层感知器二、梯度下降法三、学习速率四、反向传播算法五、常见的优化函数1.SGD2.RMSProp3.Adam一、多层感知器如果我们想输出一个连续的值，那么我们就不对输出层进行激活直接输出即可。

booze-J·2022-07-17 16:01

梯度下降与一元线性回归

梯度下降基本概念梯度下降法（gradientdescent),又名最速下降法（steepestdescent)是求解无约束最优化问题最常用的方法。

weixin_64417453·2022-07-14 07:15

Task04：详读西瓜书+南瓜书第5章

目录5.1神经元模型M-P精神元模型激活函数5.2感知机感知机（模型）损失函数（策略）随机梯度下降法（算法）5.3误差逆传播算法（BP算法）神经网络BP算法全局最小与局部极小5.1神经元模型这是生物上神经元的一个作用

weixin_45592399·2022-07-14 07:43

线性回归——梯度下降法_实例

上篇文章介绍了梯度下降法在线性回归中的相关理论与证明，这里使用程序实例代码方式看梯度下降法是怎样一步一步下降求出最优解的；X=[14;25;51;42];y=[19;26;19;20];m=length

weixin_30776863·2022-07-14 07:05

pyspark的ALS协同过滤推荐算法-小结1

U[mk]V[nk],其中k就是矩阵的秩，可以解释为有多少个隐藏的特征(比如安静类的电影)，U表示是用户对电影隐含特征的偏好矩阵，另一个是商品所包含的隐含特征的程度的矩阵2.最小二乘法：ALS没有采用梯度下降法来求取目标值

lixia0417mul2·2022-07-14 07:54

机器学习基础学习-多元线性回归问题（梯度下降法实现）

有两个参数的梯度下降法进行可视化，一圈一圈代表等高线，圈上的值就是梯度。越外层J的取值越大，越里层J的取

小夭。·2022-07-14 07:54

机器学习：批量梯度下降法（线性回归中的使用）

一、推导目标函数1）基础概念多元线性回归模型：多元线性回归的损失函数：参数theta：θ=(θ0,θ1,θ3,...,θn)n：表示模型中有n个特征参数；θ1：表示梯度：，对每一个θi求一次偏导数；梯度代表方向：对应J增大最快的方向；偏导数：函数J中含有n个未知数，每次知道其中的一个未知数求导，其它数看作常量，求得的数是函数J的偏导数；学习率：ηtheta每次变化量：|学习率X梯度|==-η*▽J

ab1213456·2022-07-14 07:20

梯度下降法详解+代码：批量梯度下降(Batch GD)、小批量梯度下降(Mini-batch GD)、随机梯度下降(Stochastic GD)

一个简单的线性回归模型，有两种不同的训练方法来得到模型的最优解:直接使用封闭方程进行求根运算，得到模型在当前训练集上的最优参数(即在训练集上使损失函数达到最小值的模型参数)。使用迭代优化方法:梯度下降(GD)，在训练集上，它可以逐渐调整模型参数以获得最小的损失函数，最终，参数会收敛到和第一种方法相同的的值。梯度下降的变体形式:批量梯度下降(BatchGD)、小批量梯度下降(Mini-batchGD

Sany 何灿·2022-07-14 07:48

BP神经网络算法及Matlab实现

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

冰封之夜·2022-07-01 23:21

梯度下降算法实现原理(Gradient Descent)

概述梯度下降法(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，而是一个非常通用的优化算法来帮助一些机器学习算法求解出最优解的，所谓的通用就是很多机器学习算法都是用它

叶小小qaq·2022-06-29 18:00

机器学习西瓜书——第05章神经网络

神经元模型的构成、简单感知机和多层网络、以及著名BP算法的推导过程(激活函数是Sigmoid).文章目录5.1神经元模型工作过程激活函数5.2感知机与多层网络感知机多层网络5.3误差逆传播算法5.3参数学习过程梯度下降法求解过拟合策略不同的

grizzly00·2022-06-27 13:17

机器学习（西瓜书）第5章神经网络知识详解

目录5.1神经元模型5.2激活函数5.3感知机与多层网络5.3.1感知机（线性可分）5.3.2多层网络5.4误差逆传播算法5.4.1梯度下降法5.4.2

香蕉牛奶小栗子·2022-06-27 13:40

Pytorch随机种子设置及原理

深度学习网络模型中初始的权值参数通常都是初始化成随机数，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，下面介绍Pytorch中随机种子的设置及其原理。

晓柒NLP与药物设计·2022-06-27 01:13

分布式机器学习：同步并行SGD算法的实现与复杂度分析（PySpark）

其中，SSGD算法每次依据来自个不同的工作节点上的样本的梯度来更新模型，设每个工作节点上的小批量大小为，则该算法等价于批量大小为的小批量随机梯度下降法。

orion-orion·2022-06-26 11:00

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