梯度下降法

吴恩达深度学习课程第二章第二周编程作业

文章目录声明一、任务描述二、编程实现1.使用的数据2.mini-batch处理数据集3.mini-batch梯度下降法4.momentum梯度下降方法5.Adam优化算法6.主控模型7.测试结果7.1未使用
麻衣带我去上学·2022-06-25 20:38

python sklearn 梯度下降法_使用scikit learn（sklearn）进行批量梯度下降

我正在使用ScikitLearn（sklearn）玩一对多逻辑回归分类器。我有一个庞大的数据集，速度太慢，无法一次运行完所有数据；同时，我想在培训过程中研究学习曲线。我想用批梯度下降来训练我的分批分类器，比如说，500个样本。有没有什么方法可以使用sklearn来做到这一点，或者我应该放弃sklearn而“滚我自己的”？这就是我目前所拥有的：fromsklearn.linear_modelimpo
weixin_39736547·2022-06-25 18:24

【机器学习】LayerNorm & BatchNorm的作用以及区别

使用Normalization的目的当我们使用梯度下降法做优化时，随着网络深度的增加，输入数据的特征分布会不断发生变化，为了保证数据特征分布的稳定性，会加入Normalization。
敲代码的quant·2022-06-25 07:01

R实现梯度下降法

基本思想梯度下降法是用梯度来建立迭代关系式的迭代法。
橒·2022-06-24 07:55

数值优化：经典随机优化算法及其收敛性与复杂度分析

相应地，从确定性优化算法出发，我们可以开发出各种随机优化算法，如随机梯度下降法、随机坐标下降法、随机方差缩减梯度法、随机（拟）牛顿法等。注意，
orion-orion·2022-06-22 21:00

机器学习1-线性回归、Ridge回归、LASSO回归

文章目录1.形式化定义2.梯度下降法1)举例2）数学原理3）代码演示3.梯度下降法求解线性回归1）理论2）线性回归代码实现梯度下降算法4.梯度下降算法的变形5.模型评价指标1）理论2）模型评价指标代码6
哎呦-_-不错·2022-06-22 07:18

【基础机器学习算法原理与实现】使用感知器算法LDA、最小二乘法LSM、Fisher线性判别分析与KNN算法实现鸢尾花数据集的二分类问题

对感知器算法LDA、最小二乘法LSM的伪逆法与梯度下降法、Fisher线性判别分析与KNN算法进行了实现与分析，其中前三种算法都是对一次线性回归的求解。
Morizen·2022-06-20 07:15

Lesson 11.1-11.5 梯度下降的两个关键问题&反向传播的原理&走出第一步：动量法&开始迭代：batch和epochs&在Fashion—MNIST数据集熵实现完整的神经网络

在介绍PyTorch的基本工具AutoGrad库时，我们系统地介绍过数学中的优化问题和优化思想，我们介绍了最小二乘法以及梯度下降法这两个入门级优化算法的具体操作，并使用AutoGrad库实现了他们。
Grateful_Dead424·2022-06-18 16:25

Pytorch实践之梯度下降法

文章目录基本概念算法代码实践基本概念凸函数：在函数上任取两点，两点的线段均在这个函数的平面上。分治法：找到最近的，不断进行小方格划分，直到找到最优点。以上为优化问题，求最小值，N代表总数len(XS)。算法α代表学习率，取得小一点，保持收敛，每次都选择梯度下降的最快的方向，这就类比是算法中的贪心算法，只看眼前最好的选择，不一定得到最优的结果（全局），只能得到局部最优。打个比方，如上图，从高点下落，
_Kagome·2022-06-17 07:34

凸优化问题 & Minimum Snap

如果像那种坑坑洼洼的函数，就可能会存在很多个局部最小值，使用梯度下降法求最优解的话就很容易陷入到局部最小值当中，从而找不到一个最优解。优化
_Kagome·2022-06-17 07:33

吴恩达-coursera-机器学习-week2

四、多变量线性回归(LinearRegressionwithMultipleVariables)4.1多维特征4.2多变量梯度下降4.3梯度下降法实践1-特征缩放4.4梯度下降法实践2-学习率4.5特征和多项式回归
weixin_30711917·2022-06-14 10:53

【吴恩达机器学习】学习记录2：多元梯度下降法与正规方程

使用矩阵运算多元线性回归多元梯度下降法为加快梯度下降速度的一些方法特征与多项式回归正规方程使用矩阵运算在较为复杂、数据量较多的情况下，使用矩阵这种数学表达形式会更加清晰并且有利于计算，吴恩达教授在视频中介绍了矩阵和向量的基本概念
ayayayayo·2022-06-14 10:21

【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降

【机器学习】前言梯度下降一个参数梯度下降核心方程学习率α\alphaα两个参数多个参数数据标准化正规解法使用场景和优缺点正规方程（不可逆性）*选读前言正规方程法（最小二乘）与梯度下降法都是为了求解线性回归的最优参数
计算机魔术师·2022-06-14 10:44

机器学习中的梯度下降法

1.机器学习中为什么需要梯度下降梯度下降是机器学习中常见优化算法之一，梯度下降法有以下几个作用：（1）梯度下降是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题。
瞻邈·2022-06-13 07:44

机器学习之梯度下降法数学推导--回归

前言本来对数学没什么感觉的，但是停摆了一年复习考研，于是开始对数学有些感觉了，之前看到《机器学习实战》中第五章中梯度上升法，使用了一个它所谓的十分简单的推导，一直好奇怎么个简单法，于是重新学习机器学习的相关算法，这次将主推数学推导。有监督回归算法在机器学习中，多元线性回归模型是经常使用的模型，比如在吴恩达《斯坦福机器学习》中的例子，我们需要根据已有的房价信息预测当前房子的房价，于是我们收集到一些房
会打代码的扫地王大爷·2022-06-13 07:44

验证系列-机器学习中，为什么要进行数据标准化或者归一化？

1、这样处理后加快了梯度下降求最优解的速度；2、有可能提高精度；但是，理解这句话后，你会发现，这是有应用条件的，即：1、适用于用梯度下降法求参数的算法；2、适用于基于距离的算法；比如树模型这种基于概率的
Dream-YH·2022-06-13 07:40

Python3入门机器学习之4.5梯度下降法的向量化和数据标准化

Python3入门机器学习4.5梯度下降法的向量化和数据标准化1.向量化：在上一节中，我们推导出求解梯度的公式如下：继续变形，使其可以向量化，如下：于是求梯度的函数的实现方式也相应的改变，如下：defdJ
_凡一·2022-06-13 07:25

机器学习-梯度下降算法原理及公式推导

目录1.梯度下降直观理解解释2.算法上的解释3.常用的梯度下降法4.梯度下降算法调优5.其他优化算法对比在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降算法（GradientDescentAlgorithm
taoKingRead·2022-06-13 07:16

比较三种梯度下降方式

批梯度下降法（BGD）  批梯度下降法是梯度下降最原始的形式，他是利用所有的
小白学推荐·2022-06-13 07:13

【PYTHON】使用最小二乘法与梯度下降法求解多项式回归模型

多项式回归对于一个足够光滑的函数，由泰勒公式可知，我们可以用一个多项式对该函数进行逼近，而且随着多项式阶数的提高，拟合的效果会越来越好。多项式回归通常可写成下面的形式：其中u表示随机干扰项，α0~αk是待定参数。我们以下面模型为例，通过python编程实现最小二乘与梯度下降两种算法，并对结果进行可视化以更好地对它们进行比较。最小二乘法假设有输入数据那么有其中ei表示残差。最小二乘法的原则是选择合适
Dragon Ice·2022-06-12 07:18

数值优化：经典一阶确定性算法及其收敛性分析

梯度下降法的基本思想是：最小化目标函数在当前迭代点处的一阶泰勒展开，从而近似地优化目标函数本身。具体地，对函数:ℝ→ℝ，将其在第t轮迭代点处求解最小化问题。
orion-orion·2022-06-11 22:00

归一化/特征缩放(Feature Scaling) 笔记

==标准归一化StandardScaler==归一化的目的：将所有特征缩放到0～1之间，使梯度下降法能更快的收敛。（其中0和1并不是定值，只是一个范围。）为什么要做归一化？
Lu君·2022-06-08 09:24

PyTorch学习系列教程：Tensor如何实现自动求导

在这一过程中，一个重要的细节便是模型如何学习到最优参数，答案是通过梯度下降法。实际上，梯度下降法是一类优化方法，是深度学习中广泛应用甚至
小数志·2022-06-05 08:11

李宏毅机器学习-HomeWork_01

Homework_01主要涉及的用DeepNeuralNetworks（DNN）处理线性回归问题，更新参数的方法是梯度下降法。是对COVID-19的结果预测，以下附上GoogleColab代码链接。
Oxygen H2O·2022-06-03 07:18

总结整理之深度学习中的最优化方法

一、梯度下降法1.1标准梯度下降法（BatchGradientDescent）参数更新：其中：梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被
To_1_oT·2022-05-31 07:41

机器学习期末练习题

目录KNN决策树朴素贝叶斯SVMadaboost梯度下降法KmeansAprioriSVD重要的评估指标（注意F1score）机器学习算法总结过拟合和欠拟合产生的原因：解决欠拟合(高偏差)的方法解决过拟合
unseven·2022-05-30 09:19

分布式机器学习：逻辑回归的并行化实现（PySpark）

逻辑回归的目标函数常采用梯度下降法求解，该算法的并行化可以采用Map-Reduce架构。
orion-orion·2022-05-27 19:00

GBDT(梯度提升决策树)与GBRT(梯度提升回归树)原理详解

梯度提升回归树原理详解1提升树的原理2提升树算法3GBDT与GBRT4GBRT的数学实例5API详解补充集成学习的多样性增强总结:集成学习中各个算法分别如何做分类和回归的学GBDT,GBRT之前要先对梯度下降法有一点了解
chicken_shit_bro·2022-05-25 07:26

深度学习初级课程 应用. 用TPU探测希格斯玻色子

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文寻找希格斯玻色子标准模型是粒子物理学中的一种理论，它描述了一些最基本的自然力
cndrip·2022-05-25 07:26

Python numpy 梯度下降法-训练-线性模型的参数

用梯度下降法来计算这两个值；迭代如下过程1000次loss=Sigma((w_current*x_i+b_current)**2-y_i)w_gradient=d(loss)/d(w_current)
Eloudy·2022-05-24 21:57

机器学习入门——线性回归剖析

线性回归及其求解方法：梯度下降、最小二乘、正规方程引言一元线性回归损失函数损失函数可视化一元线性回归损失函数：求解一元线性回归方法一、最小二乘法方法二、梯度下降法求解多元线性回归方法一、梯度下降法方法二
whether-or-not·2022-05-21 07:28

Spark MLlib 源码学习---线性回归模型（LinearRegression）

常用的训练算法有最小二乘法(LeastSquares)以及基于最优化理论的梯度下降法(GradientDescent)、牛顿法
wangongxi·2022-05-21 07:47

最优化、凸优化、梯度下降和牛顿法

SIGAI:理解凸优化SIGAI:理解梯度下降法SIGAI:理解牛顿法最优化问题在机器学习中有非常重要的地位，很多机器学习算法最后都归结为求解最优化问题。
yongrl·2022-05-17 07:00

神经网络梯度下降法python代码_梯度下降法原理与python实现

梯度下降法(Gradientdescent)是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。
weixin_39930711·2022-05-17 07:28

梯度下降算法_理解梯度下降法

在各种最优化算法中，梯度下降法是最简单、最常见的一种，在深度学习的训练中被广为使用。在本文中，SIGAI将为大家系统的讲述梯度下降法的原理
weixin_39791322·2022-05-17 07:27

梯度的直观理解_梯度下降最直观的理解

梯度下降的场景假设梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e.找到山的最低点，也就是
weixin_39576104·2022-05-17 07:26

李宏毅机器学习系列-梯度下降法

李宏毅机器学习系列-梯度下降法梯度下降法回顾调节学习率AdaGrad随机梯度下降SGD(StochasticGradientDescent)特征缩放(FeatureScaling)梯度下降法的理论(GradientDescentTheory
王伟王胖胖·2022-05-17 07:55

梯度下降法原理与python实现

梯度下降法（Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。
weixin_30471561·2022-05-17 07:55

24-梯度下降的向量化和数据标准化

梯度下降的向量化和数据标准化  这篇博客主要介绍应用梯度下降法来进行训练这种线性回归模型应用在真实的数据上。  
蓝子娃娃·2022-05-17 07:15

梯度下降法，最通俗易懂的解释。

梯度下降的场景假设梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e.找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可
大数据技术派·2022-05-17 07:02

梯度下降法

博文目录1.概述2.梯度下降算法2.1场景假设2.2梯度下降2.2.1微分2.2.2梯度2.3数学解释2.3.1α2.3.2梯度要乘以一个负号3.实例3.1单变量函数的梯度下降3.2多变量函数的梯度下降4.代码实现4.1场景分析4.2代码5.小结1.概述梯度下降（gradientdescent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函
黑猫爱小鹿·2022-05-17 07:00

如何理解“梯度下降法”？什么是“反向传播”？

本章要解决的问题：梯度到底是什么梯度如何被利用到神经网络中去训练神经网络的什么是反向传播反向传播嘛顾名思义就是把信息反方向的传播的一种方式。在这之前我们先来看什么是正向传播，神经网络中正向传播其实就是把信息输入神经网络，信息通过一个一个感知机计算最后输出一个结果，说是感知器实际上就是感知机中的\(W,\,b\)对结果产生的影响。而每个\(W,\,b\)对结果产生的影响的大小就要看他们具体的数值了有
Kevin小鲨鱼·2022-05-17 07:22

监督学习算法初识

监督学习算法初识简而言之，就是通过已知数据的拟合出一条线性线，来预测数据的变化随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）：随机梯度下降法不同于批量梯度下降，随机梯度下降是每次迭代使用一个样本来对参数进行更新
白榆的白·2022-05-15 07:37

深度学习的梯度下降法

目录梯度下降法哈密顿算子最优化问题和回归分析代价函数学习数据和正解误差反向传播法神经单元误差梯度下降法梯度下降法是一种寻找最小值的点的方法，在数值分析领域，梯度下降法也称最速下降法近似公式表示为两个向量的内积形式向量
先锋小牛·2022-05-11 07:43

反向传播BP学习算法Gradient Descent的推导过程

目录1.定义LossFunction2.GradientDescent3.求偏微分4.反向传播5.总结BP算法是适用于多层神经网络的一种算法，它是建立在梯度下降法的基础上的。
·2022-05-10 16:48

机器学习、深度学习优化函数详解

机器学习、深度学习优化函数详解–潘登同学的MachineLearning笔记文章目录机器学习、深度学习优化函数详解--潘登同学的MachineLearning笔记简单回顾梯度下降法随机梯度下降的不足动量优化法
PD我是你的真爱粉·2022-05-07 07:49

浅谈神经网络

浅谈神经网络神经网络基础入门知识神经网络简介多层神经网络相比逻辑回归的优势线性可分数据线性不可分数据神经网络算法原理实例——二层神经网络的构建流程神经网络算法学习中遇到的疑惑改善深层神经网络L2正则化Droupout正则化Momentum动量梯度下降法
吾即小灾变·2022-05-07 07:14

神经网络（线性神经网络、Delta学习规则）

在模型训练时把原来的sign函数改成了purelin函数：y=x除了sign和purelin，还有很多常用的激活函数：Delta学习规则学习规则是一种利用梯度下降法的一般性的学习规则，也可以称为连续感知器学习规则
NPU_Li·2022-05-07 07:36

pytorch的backward求导

先验知识首先但凡学过DL的人都知道深度学习是利用梯度下降法，通过求梯度来进行更新。在看书上的理论部分时其实很好懂，其实就是一个求导然后求梯度，
会震pop的码农·2022-05-07 07:27

python人工智能tensorflow优化器Optimizer算法汇总

目录前言tensorflow常见的Optimizer1梯度下降法2Adagrad下降法3动量优化法4RMSProp算法5Adam算法例子1梯度下降法2Adagrad下降法3动量优化法4RMSProp算法
·2022-05-05 14:02
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