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梯度下降法
机器学习几种常见优化算法介绍
机器学习几种常见优化算法介绍https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/789491451.
梯度下降法
(GradientDescent)2.牛顿法和拟牛顿法
weixin_30275415
·
2022-08-26 07:00
人工智能
matlab
数据结构与算法
机器学习中常见的几种优化方法
机器学习中常见的几种优化方法声明:本文为转载,原文作者为:Poll的笔记,原文链接为:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4751804.html#rd,尊重原创阅读目录1.
梯度下降法
天泽28
·
2022-08-26 07:59
机器学习&深度学习
机器学习
优化方法
几种常见的机器学习优化算法
阅读目录1.
梯度下降法
(GradientDescent)2.牛顿法和拟牛顿法(Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods)3.共轭梯度法(ConjugateGradient)4
海上攻城狮
·
2022-08-26 07:22
机器学习
算法相关
机器学习
优化算法
机器学习中几种常见的优化方法
机器学习中常见的几种优化方法声明:本文为转载,原文作者为:Poll的笔记,原文链接为:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4751804.html#rd,尊重原创阅读目录1.
梯度下降法
bonnie386
·
2022-08-26 07:13
机器学习
机器学习
优化
《机器学习》李宏毅P5-8
方差模型选择交叉验证N-折交叉验证(N-foldCrossValidation)梯度下降(GradientDesent)梯度下降解最优化问题调整学习率自适应学习率自适应学习率算法——Adagrad随机
梯度下降法
静妮子i
·
2022-08-25 07:24
机器学习—李宏毅
机器学习
算法
人工智能
深度学习【使用pytorch实现基础模型、优化算法介绍、数据集的加载】
API1.1`nn.Module`1.2优化器类1.3损失函数1.4线性回归完整代码2.在GPU上运行代码3.常见的优化算法介绍3.1梯度下降算法(batchgradientdescentBGD)3.2随机
梯度下降法
hike76
·
2022-08-24 15:46
深度学习
深度学习
pytorch
算法
【实验二】基于回归分析的大学综合得分预测
数据来源方法使用线性回归模型,尝试使用
梯度下降法
,最小二乘法实现回归预测,学习使用sklearn便捷的实现线性回归,并做预测结果与模型系数进行评价分析过程一、导入工具包importpandasaspdimportnump
Literary Giant-Lee
·
2022-08-24 07:06
机器学习实验报告
python
线性回归
【进阶版】机器学习之神经网络与深度学习基本知识和理论原理(07)
正向传播与反向传播(BP)随机
梯度下降法
(SGD)mini-batch梯度下降调节Batch_Size对训
王小王-123
·
2022-08-23 15:09
机器学习
深度学习
神经网络
激活函数
梯度下降法
求解多元线性回归 — NumPy
梯度下降法
求解多元线性回归问题使用
梯度下降法
求解一元线性回归的方法也可以被推广到求解多元线性回归问题。这是多元线性回归的模型:其中的X和W都是m+1维的向量。
xuechanba
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2022-08-22 07:06
机器学习
python
机器学习
NumPy
梯度下降法
多元线性回归
梯度下降的线性回归用python_python实现线性回归的
梯度下降法
但损失函数一般都比较复杂,难以从函数本身找到最优的参数,因此实际应用过程中使用得较多的就是
梯度下降法
。通过逐渐改变参数,使损失函数逐渐收敛,最终确定参数值使损失函数的值最小。
weixin_39845825
·
2022-08-22 07:35
python
梯度下降法
实现线性回归_机器学习系列——利用
梯度下降法
及Python手动实现线性回归...
本文则讲述了
梯度下降法
(包括Adagrad法)求解线性回归的理论以及如何用Python实现,最后应用到diabetes数据集,并将结果与sklearn中的API进行对比。
足以不恨
·
2022-08-22 07:34
【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�
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2022-08-22 07:31
机器学习
梯度下降法
多元线性回归
算法
python
机器学习
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
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2022-08-22 07:54
python机器学习
机器学习
python
线性回归
多元回归
梯度下降
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
机器学习&深度学习
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
ml
深度学习
分类
回归
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
Machine
Learning
Deep
Learning
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
python
pytorch
自然语言处理
神经网络
nlp
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
深度学习
pytorch
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
3.
机器学习中为什么需要梯度下降
机器学习中为什么需要梯度下降
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
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2022-08-16 07:20
深度学习
神经网络
python
人工智能
深度学习
机器学习
【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
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2022-08-16 07:12
数学建模
神经网络
算法
深度学习
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
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2022-08-14 19:13
python机器学习
机器学习
逻辑回归
python
梯度下降法
代价函数
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
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2022-08-14 09:43
神经网络
算法
深度学习
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
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2022-08-13 09:41
机器学习
深度学习(ML/DL)
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
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
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2022-08-13 09:40
吴恩达深度学习
深度学习
神经网络
机器学习
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
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2022-08-13 09:40
DeepLearning
神经网络
深度学习
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
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2022-08-11 14:10
深度学习
机器学习
过拟合
欠拟合
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(
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2022-08-09 11:52
Python实现
梯度下降法
的示例代码
目录1.首先读取数据集2.初始化相关参数3.定义计算代价函数–>MSE4.梯度下降5.执行1.首先读取数据集导包并读取数据,数据自行任意准备,只要有两列,可以分为自变量x和因变量y即可即可。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdata=np.loadtxt("data.csv",delimiter=",")x_data=data[:,0]y_dat
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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
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2022-08-08 07:27
机器学习
python
机器学习
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
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2022-08-08 07:05
python机器学习
机器学习
python
sklearn
一元回归
线性回归
【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
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2022-08-06 07:48
机器学习
java
jvm
servlet
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
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2022-08-04 18:45
人工智能
爬虫
python
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
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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
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2022-07-31 07:59
机器学习
吴恩达
机器学习
神经网络
反向传播算法
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
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2022-07-30 07:40
吴恩达机器学习
机器学习
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
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2022-07-30 07:09
深度学习
深度学习
卷积神经网络
计算机视觉
python
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
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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
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2022-07-29 07:50
吴恩达机器学习笔记
机器学习
人工智能
深度学习
【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
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2022-07-27 07:36
数据分析师
深度学习
机器学习
神经网络
数据挖掘
人工智能
【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
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2022-07-25 07:49
数据分析师
机器学习
神经网络
数据挖掘
人工智能
深度学习
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
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2022-07-25 07:10
深度学习与自然语言处理
神经网络
机器学习
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
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2022-07-22 11:29
面试相关
深度学习
人工智能
机器学习
深度学习
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
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2022-07-22 11:22
机器学习
评分卡模型
机器学习
logistic
regression
【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
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2022-07-20 07:53
机器学习基础
机器学习
人工智能
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
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2022-07-20 07:50
python
机器学习
线性回归
python
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
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2022-07-17 16:01
tensorflow
机器学习
人工智能
深度学习
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
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2022-07-14 07:15
线性回归
算法
回归
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
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2022-07-14 07:43
吃瓜教程
算法
机器学习
神经网络
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