梯度下降法第34页

基于梯度下降法实现线性回归算法

#coding:utf-8#In[1]:#数据校验defvalidate(X,Y):iflen(X)!=len(Y):raiseException("参数异常")else:m=len(X[0])forlinX:iflen(l)!=m:raiseException("参数异常")iflen(Y[0])!=1:raiseException("参数异常")#计算差异值defcalcDiffe(x,y,a

luoyu_bie·2022-03-31 07:50

李弘毅机器学习：第四章—梯度下降法

李弘毅机器学习：第四章—梯度下降法什么是梯度下降法？Review:梯度下降法Tip1：调整学习速率小心翼翼地调整学习率自适应学习率Adagrad算法Adagrad是什么？

weixin_mm975247003·2022-03-31 07:19

梯度下降与提升性能的方法

文章来自李宏毅教授课程所做笔记梯度下降法在回归问题的第三步中，需要解决下面的最优化问题：L:lossfunction（损失函数）θ:parameters（参数）这里的parameters是复数，即θ指代一堆参数

LiDadadaxu·2022-03-31 07:13

梯度下降法及其模拟

梯度下降法（GradientDescent）不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用：最小化一个损失函数梯度上升法：最大化一个效用函数根据高等数学的知识，图中曲线上点的位置应当沿着dJdΘ\frac

Bonjour_Yvonne·2022-03-31 07:12

线性回归中的梯度下降法及其实现

梯度下降法线性回归中使用梯度下降法上式中将的值统一表示成了Xb(i)ΘX_{b}^{(i)}\ThetaXb(i)Θ把目标函数J(θ\thetaθ)当成12m\frac{1}{2m}2m1中的2会在求偏导的时候约掉

Bonjour_Yvonne·2022-03-31 07:42

梯度下降法线性回归模拟

梯度下降法原理梯度下降法（Gradientdescent）是一个一阶最优化算法。

迟钝皮纳德·2022-03-31 07:09

Python机器学习（二）：线性回归算法

Jacob的Python机器学习系列：Python机器学习（一）：kNN算法Python机器学习（二）：线性回归算法Python机器学习（三）：梯度下降法Python机器学习（四）：PCA主成分分析Python

饮茶先啦靓仔·2022-03-30 00:53

用Python实现神经网络（附完整代码）！

我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。一、感知机数字感知机的本质是从数据集中选取一个样本（example），并将其展示给算法，然后让算法判断“是”或“不是”。

Datawhale·2022-03-26 07:19

线性回归（Linear Regression）原理小结

线性回归（LinearRegression）原理小结1.模型函数2.损失函数3.学习算法3.1梯度下降法3.2最小二乘法4.线性回归推广4.1多项式回归4.2广义线性回归4.2.1对数线性模型（log-linearregression

咕叽咕叽小菜鸟·2022-03-23 08:24

强化学习笔记（五）Pytorch实现简单DQN

Q2：梯度下降法公式中的真值Vπ(s)V_{\pi}(s)Vπ(s)和qπ(S,A)q_{\pi}(S,A)qπ(S,A)是如何处理的？

_Epsilon_·2022-03-22 07:00

为什么说BP神经网络就是人工神经网络的一种？

–其学习规则是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括：输入层(Input

shenmanli·2022-03-21 18:34

YOLOv5-优化器和学习率调整策略

各种优化器的优缺点optim.SGD:随机梯度下降法optim.Adagr

荣华之光·2022-03-21 07:48

梯度下降（一）：批梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降、动量梯度下降、Nesterov加速梯度下降法 Matlab 可视化实现

梯度下降（一）：批梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降、动量梯度下降、Nesterov加速梯度下降法前言梯度下降法（GD/GradientDescent）单变量线性回归模型（UnivariateLinearRegression

顧辰·2022-03-19 08:16

机器学习-优化器：动量SGD、AdaGrad 以及Adam

上一篇博客讲了，随机梯度下降法偶尔也会失效，无法给出满意的训练结果，并解释了原因。本文将介绍，为了改进随机梯度下降法，研究者都做了哪些改动？提出了哪些变种方法？各有哪些特点？

WellWang_S·2022-03-19 08:14

Jsper0420·2022-03-19 08:04

pytorch神经网络优化方法

pytorch优化器optim各种优化方法介绍一、梯度下降1.1批梯度下降法(BatchGradientDescent)1.2随机梯度下降1.3小批量梯度下降二、改进的梯度下降方法2.1Momentum2.2Nesterovacceleratedgradient

qq_41978536·2022-03-18 07:29

基于Pytorch的神经网络之Optimizer

2.各种优化器2.1SGD优化算法中比较基本的一种就是随机梯度下降法(SGD),它通过从全部样本中选取一部分样本计算梯度(使函数下降最快的方向向量)，在其中

ZDDWLIG·2022-03-18 07:51

机器学习面试题60~100

61.说说梯度下降法 @LeftNotEasy，本题解析来源：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2010/12/05/mathmatic_in_machine_learning

我是小x·2022-03-17 07:44

深度学习基础（一）深度学习中的反向传播和梯度下降法

文章目录前言多层感知机的反向传播池化层的反向传播卷积层的反向传播BN层的反向传播梯度下降法随机梯度下降法动量梯度下降法前言反向传播和梯度下降法是深度学习中的基础，最近发现对这些基础知识有些遗忘，原理和推导很模糊

Dkunnn·2022-03-17 07:35

BP神经网络算法学习及代码实现（含Python源码）

目录1.写在前面2.BP神经网络推导2.1前向传播2.2反向传播2.2.1求解梯度矩阵2.2.2梯度下降法2.2.3反向传播公式推导输出层误差推导隐藏层误差参数变化率参数更新3.代码实现3.1过程解释3.1.1

bruuuuuuuuno·2022-03-16 07:32

梯度下降法原理解析（大白话+公式推理）

目录摘要....第一章：梯度下降法算法原理解析....1.1.梯度下降算法的浅层解析....1.2.梯度下降算法中的重要概念....1.3.梯度下降算法原理详解....第二章：梯度下降法分类与对比...

新手村霸·2022-03-15 14:33

Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporating Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classification

一个verbalizer经常是手工设计或者基于梯度下降法

爱工作的小小酥·2022-03-12 07:44

吴恩达《机器学习》学习笔记五——逻辑回归

classification）1.定义2.阈值二、逻辑（logistic）回归假设函数1.假设的表达式2.假设表达式的意义3.决策界限三、代价函数1.平方误差函数的问题2.logistic回归的代价函数四、梯度下降法求参数五

slight smile·2022-03-11 07:15

机器学习笔记——逻辑回归算法（Logistic Regression）

逻辑回归函数成本函数（1）恶性肿瘤的分析（2）良性肿瘤的分析优化写法逻辑回归函数的梯度下降优化算法线性回归的梯度下降法和逻辑回归的梯度下降法是一样的吗？小技巧线性回归的监控是否收敛同样适用

家有琦琦果·2022-03-11 07:40

深度学习——从感知机到BP神经网络

多层感知机二、神经网络1、从感知机到神经网络2、激活函数3、几种激活函数3.1sigmoid函数3.2tanh激活函数3.3ReLU函数4、小结三、误差反向传播算法及BP神经网络1、误差反向传播算法2、梯度下降法

一棵Lychee·2022-03-09 08:31

我的实践：通过一个简单线性回归入门pytorch

模型优化的基本原理是梯度下降法。pytorch为实现上述任务提供了一个很好的框架，或者说一个很好的模板，使得做深度学习变得非常简单，简单到一两个小时就能入门。本文借助一个简单线性回归的

偶尔写一写·2022-03-04 23:36

深度学习--TensorFlow（4）BP神经网络（损失函数、梯度下降、常用激活函数、梯度消失&&梯度爆炸）

目录一、概念与定义二、损失函数/代价函数（loss）三、梯度下降法二维w与loss：三维w与loss：四、常用激活函数1、softmax激活函数2、sigmoid激活函数3、tanh函数4、softsign

_睿智_·2022-02-28 07:12

一文全解梯度下降法

一句话总结梯度下降：通过寻找损失最小值，来学习到最优的模型参数据我所知，几乎所有常见的深度神经网络都会用梯度下降来更新模型的参数，参数学习的越好就说明它越拟合我们的训练数据，越拟合训练数据说明机器学习的成绩越好，我们再用它来预测新数据的时候，得到的效果就越好。笔记文，文章末尾有个视频链接说实话，在我学习它这个视频之前，我就知道上面的概念，不过对于经常调库的我来说也够用了，下面是我针对原作者视频中的

cv君·2022-02-26 09:01

吴恩达深度学习系列笔记

文章目录深度学习概论利用神经网络进行监督学习结构化数据、非结构化数据神经网络基础二分类Logistic回归逻辑回归的代价函数为什么需要代价函数损失函数梯度下降法计算图逻辑回归中的梯度下降m个样本的梯度下降向量化

酸菜鱼_2323·2022-02-25 10:37

深度学习学习笔记

深度学习一、神经网络基础1、几个词的包含关系2、人工神经元3、多层感知机4、激活函数5、反向传播6、梯度下降法的改进7、损失函数8、权值初始化9、正则化方法回顾二、卷积神经网络1、卷积网络发展史2、卷积层

Better-ing·2022-02-25 07:22

pytorch常用优化器总结(包括warmup介绍及代码实现)

文章目录梯度下降法梯度下降GD随机梯度下降（SGD)小批量梯度下降法（MBGD）动量优化SGD+MomentumNAGpytorch中SGD:自适应学习率AdaGradAdadeltaRMSPropAdamwarmup

栋次大次·2022-02-22 11:53

花书《深度学习》《Deep Learning》学习笔记chapter 6

6.1XOR**6.2基于梯度的学习参考链接:Anoverviewofgradientdescentoptimizationalgorithms梯度下降法:拟合函数:损失函数梯度:迭代过程:沿着负梯度方向更新参数

no0758·2022-02-22 03:02

算法&数学好文合集

1.深入浅出--梯度下降法及其实现：https://liuchi.coding.me/2018/01/17/%E6%B7%B1%E5%85%A5%E6%B5%85%E5%87%BA-%E6%A2%AF%

ibadplum·2022-02-22 03:06

拟牛顿法的原理

多元函数的泰勒展开式image-20200403212859301.png牛顿法牛顿法是梯度下降法的进一步发展，梯度利用目标函数的一阶偏导数信息，以负梯度方向作为搜索方向，只考虑目标函数在迭代点的局部性质

callme周小伦·2022-02-22 01:55

机器学习速成课程学习笔记7: 降低损失

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/reducing-loss/an-iterative-approach迭代方法梯度下降法学习速率随机梯度下降法

HBU_DAVID·2022-02-21 08:30

最小二乘法—多项式拟合非线性函数

本章涉及到的知识点清单：1、函数的近似表示—高次多项式2、误差函数—最小二乘法3、引出案例函数曲线4、目标函数5、优化目标函数6、优化目标函数—梯度下降法7、优化目标函数—求解线性方程组8、python

PrivateEye_zzy·2022-02-19 23:01

吴恩达机器学习笔记（二）

不同于梯度下降法的迭代解法，正规方程提供了一种求θ的解析解法，可以直接一次性的求解θ的最优值。常规而言，通过解析法求最小值的时候，一般是求导然后令导数等于零。

带刺的小花_ea97·2022-02-19 15:34

CG共轭梯度下降法【学习笔记、例题与代码】

from=search&seid=35153938940534319梯度下降法本算法由梯度下降

Haor.L·2022-02-19 07:18

SVM 支持向量机

一、SVM基础知识1、SVM知识回顾（1）梯度下降法1、梯度下降法：1.1、算法目的：求凸函数极值（最值）1.2、适用场景：目标函数必须是凸函数（数学上称作下凹函数）1.3、梯度下降的公式：x1=x1-

自学AI的鲨鱼儿·2022-02-19 07:04

2019-10-29

随机梯度下降法：噪音大偶然性太强。批量的是一种比较折中的方案。以上讲的那几个是优化方式

Dicondor·2022-02-19 03:01

（史上最详细）批量梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法python代码实现

伪代码：批量梯度下降法（BatchGradientDescent）:Repeatuntilconvergence{}随机梯度下降法（StochasticBatchGradientDescent）:Loop

又迷鹿了·2022-02-17 00:53

【神经网络原理】如何利用梯度下降法更新权重与偏置

我们常常利用梯度下降法来使损失函数Lossfunction的值尽可能小，即让神经网络的预测值（实际输出）和标签值（预期的输出）尽可能接近，在这个过程中，网络参数——各层的权值与偏重将得到调整。

Hennyxu·2022-02-16 19:26

视觉SLAM面试题汇总（2019年秋招题库参考）——第一部分

仿射变换、射影变换的区别3.Homography、Essential和FundamentalMatrix的区别4.视差与深度的关系5.描述PnP算法6.闭环检测常用方法7.给一个二值图，求最大连通域8.梯度下降法

书哲_深蓝学院·2022-02-16 18:23

白话机器学习-最优化方法-梯度下降法

目录目录前言：定义：分析算法描述前言：本来打算直接分享逻辑回归的知识了，但是在整理笔记的过程中发现，逻辑回归里面用到的知识点不少，所以先整理下用到的相关数学知识，本章首先分享梯度下降法；我们知道，数据挖掘的核心方法论是

秃顶的码农·2022-02-16 07:02

无约束最优化问题总结（包含对梯度下降法最详细的解释）

因为最近在学运筹学的课程，以及最近开始看一些深度学习实现算法最底层的一些东西，发现二者之间有很多承上启下的东西。所以写了这篇博客，算是对最优化问题的一个总结。方便之后不懂的时候回来复习。

丶夜未央丶·2022-02-13 07:52

无约束优化问题之梯度下降法、牛顿法原理

无约束优化问题是机器学习中最普遍、最简单的优化问题x∗=minxf(x),x∈Rnx^{*}=\mathop{min}\limits_{x}f_{(x)},x\inR^{n}x∗=xminf(x),x∈Rn梯度下降法推导对于只有两个维度的函数

cofisher·2022-02-13 07:56

机器学习--逻辑回归原理

在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了

YCzhao·2022-02-12 00:34

AI数学基础36-从代码角度深入理解梯度下降法1

神经网络通过梯度下降法（GradientDescent）在测试集上，通过优化（最小化）代价函数（costfunction），来训练参数w和bGradientDes

LabVIEW_Python·2022-02-11 04:32

逻辑回归总结

具体来说，LR的参数估计通过极大似然函数转为对数似然的最优化问题，其也是LR中的损失函数的表示形式，优化方法采用梯度下降法估计最佳参数。2、LR为什么名字中带有回归二字？

0过把火0·2022-02-11 00:14

Logistic 回归分类算法原理分析和实战

源代码已上传至Github，有需要的自取Logistic回归分类算法Logistic回归方程原理如果大家了解线性回归，一定知道，在线性回归中，我们使用差平方和来计算损失值，使用梯度下降法来优化参数。

梁先森-在技术的路上奔跑·2022-02-10 12:38

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