梯度下降法

Numpy实现一个简单的机器学习模型

采用梯度下降法来通过多次迭代
LRY89757·2021-06-01 20:22

深度学习 | 【05】常见优化算法

文章目录常见优化算法1、梯度下降算法(batchgradientdescentBGD)2、随机梯度下降法(StochasticgradientdescentSGD)3、小批量梯度下降(Mini-batchgradientdescentMBGD
Jxiepc·2021-05-17 09:32

深度学习 | 【03】梯度下降法

文章目录梯度下降和方向传播1、什么是梯度2、偏导的计算2.1常见的导数计算2.2多元函数求偏导3、方向传播算法3.1计算图和反向传播4、神经网络中的方向传播4.1神经网络的示意图4.2神经网络的计算图5、pytorch中实现5.1向前计算5.2梯度计算6、线性回归简单实现梯度下降和方向传播1、什么是梯度是一个向量，导数+变化最快的方向(学习的前进方向)即多元函数参数的变化趋势。机器学习收集数据x，
Jxiepc·2021-05-15 21:46

如何确定梯度计算的准确性 调试梯度下降法

关于梯度的调试要求红色圆点处的斜率，只需要在图像上该圆点的正方向和负方向一定距离处分别取一个蓝色的点，两个蓝色点连线的斜率就是大致等于红色点的斜率，且距离越小，曲线的斜率就与红色点处的斜率越接近。即在红色点上的倒数就约等于两点在横方向上的差除以两点在纵方向上的差当在高维想对θ\thetaθ求导时，先对θ0\theta_{0}θ0求导，同理对θ1\theta_{1}θ1、θ2\theta_{2}θ2
Bonjour_Yvonne·2021-05-15 16:47

人工智能-算法模型-线性回归

阅读此篇前,建议先对梯度下降法有所了解人工智能-数学基础-函数与优化一.概述回归分析是研究统计规律的方法之一。
纯洁的小魔鬼·2021-05-14 01:16

SGD和牛顿法的区别

梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。
菜鸟瞎编·2021-05-12 06:54

百面机器学习—12.优化算法

三、经典优化算法1.梯度下降法2.牛顿法3.随机梯度下
哎呦-_-不错·2021-05-11 14:26

机器学习导论：什么是机器学习？

目录一、发展历程1.人工智能的发展历史二、机器学习的目标和基本术语1.机器学习的目标2.机器学习的一些基本术语三、机器学习的三要素1.模型2.学习准则3.优化算法①最小二乘法②梯度下降法四、机器学习的基本流程
t--$$%?-/#*·2021-05-09 20:32

知错能改的感知机(Perceptron)

感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此导入了基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。
多了去的YangXuLei·2021-05-09 08:11

梯度下降算法中的优化途径

在梯度下降法中，当某个特征值较大的时候会出现类似于图一的代价函数轮廓图：图一.png这样的情况下，梯度下降的过程中会来回震荡，使得需要更多次的迭代才能到达局部最优点。而如果
edwin1993·2021-05-08 11:29

机器学习入门 ----线性回归模型及其Python代码解析

（引入概念的废话）2.线性回归模型的数学解释（不是废话）数据集输入公式化损失函数梯度下降法三.线性回归模型的python简单实现及其解析1.线性回归类的构造函数2.梯度下降算法函数批量梯度下降算法（BGD
找不到服务器～～·2021-05-07 22:01

反向传播

要使用梯度下降法更新隐藏层的权重，你需要知道各隐藏层节点的误差对最终输出的影响。每层的输出是由两层间的权重决定的，两层之间产生的误差，按权重缩放后在网络中向前传播。
DonkeyJason·2021-05-07 04:10

机器学习之逻辑回归(手推公式版)

文章目录前言1.Sigmoid函数2.模型参数估计3.模型参数求解3.1梯度下降法求解3.2牛顿法求解4.正则化5.模型实现结束语前言  逻辑回归(Logistic(Logistic(LogisticRegression
夏小悠·2021-05-06 13:45

Python梯度下降法

本文主要讲解梯度下降算法，以及Python的实现一个简单的例子梯度下降法又称为最速下降法，是1847年有数学家柯西提出的，是解析法中最古老的一种，其他解析方法或是它的变形，活受到启发得到，因此它是最优化方法的基础
Black先森·2021-05-03 18:39

机器学习 | 梯度下降种类及对比

批量梯度下降法BGD批量梯度下降法（BatchGradientDescent，BGD）是梯度下降法最常用的形式，具体做法：在更新参数时使用所有的样本来进行更新。求梯度的时候用了所有m个样本的梯度数据。
AI算法攻城狮·2021-05-02 23:42

最小二乘法曲线拟合

除了梯度下降法去拟合曲线，最小二乘法也是另一个方法。和梯度下降不断迭代求出极值不同的是，最小二乘法是直接求导计算出参数。
greymonster·2021-05-01 18:12

吴恩达机器学习笔记

α解释：有一个比较奇怪的问题是：假设你将θ1初始化在局部最低点，它已经在一个局部的最优处或者局部最低点，局部最优点的导数为零，因为导数是切线的斜率，梯度下降法更新θ1的值将什么都不会做。
带刺的小花_ea97·2021-04-28 22:16

李宏毅 机器学习(2017)学习笔记——1-回归

回归）2.回归的应用——预测宝可梦的CP值2.1步骤一：模型（Model）2.2步骤二：函数的评估标准（GoodnessofFunction）2.3步骤三：最优函数（BestFunction）2.3.1梯度下降法
xixi_twinkle·2021-04-28 22:30

梯度下降法及正规方程

引用马同学高等数学中的：《如何直观形象的理解梯度？》文章链接：http://www.matongxue.com/madocs/222.html#/madoc我们先来玩一个游戏，假如你在一座山上，蒙着眼睛，但是你必须到达山谷中最低点的湖泊，你该怎么办？下山游戏梯度：是一个矢量，其方向上的方向导数最大，其大小正好是此最大方向导数。所有的切线都在一个平面上，就好像光滑的笔直玻璃上，某一点一定有且只有一个
JimmyCXXQ·2021-04-27 22:54

梯度下降算法详解

转载自：https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e深入浅出--梯度下降法及其实现96六尺帐篷已关注18.92018.01.1721:06字数3001阅读106145评论
孤舟听雨_·2021-04-26 02:47

CS229 Week10 Large Scale

CS229mathjax:truetags:[MachineLearning,CS229]第十周17大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习17.2随机梯度下降法
gb_QA_log·2021-04-23 18:58

18梯度下降法

首先确定拟合的函数：y=ax1+bx2+c然后确定损失函数，对损失函数求导。计算下降方向可以用一个batch_size的平均值也可以用一个样本。只不过一个样本会导致下降方向比较随机。然后对一个batch_size进行循环，叫做优化一步。importnumpyasnp#y=2*(x1)+(x2)+3rate=0.001x_train=np.array([[1,2],[2,1],[2,3],[3,5]
Plenari·2021-04-22 02:08

深度学习笔记(1) 线性回归

文章目录一、线性回归的介绍二、解决方法1.解析法2.梯度下降法一、线性回归的介绍  回归分析研究自变量和因变量之间的一种统计关系，在深度学习中通常指给定一个输入，得到一个数作为输出，输入可以是多种形态，
LW缥JS缈T·2021-04-21 18:10

loss下降之路 —— 小批量梯度下降法

y值开始浮动了，那么loss现在是什么情况呢？单输出loss，似乎看不出来。loss有在下降吗？在tensorboard中观察一下似乎有一点点的下降看来基本面是向好的，权重开始学习到东西了。在修改了GradientDescentOptimizer学习率后发现，loss仅仅也只能下降到那种程度了，batch的增加对loss都没有帮助，还加大了loss的波动。又陷入的困境。在尝试了tf.nn.sigm
刘大力_·2021-04-20 11:08

机器学习入门(6)--(单变量)梯度下降与线性回归

梯度下降能够求出一个函数的最小值；线性回归需要求出，使得costfunction的最小；因此我们能够对costfunction运用梯度下降，即将梯度下降和线性回归进行整合，如下图所示：梯度下降与线性回归对我们之前的线性回归问题运用梯度下降法
黄泽武·2021-04-19 22:19

用人话讲明白逻辑回归Logistic regression

文章目录1.从线性回归说起2.sigmond函数3.推广至多元场景4.似然函数5.最大似然估计6.损失函数7.梯度下降法求解8.结尾今天梳理一下逻辑回归，这个算法由于简单、实用、高效，在业界应用十分广泛
化简可得·2021-04-19 11:02

随机梯度下降法与批量梯度下降法的区别

批量梯度下降法（batchgradientdecent）就是我们平时所说的梯度下降，也就是梯度下降过程中，每次更新使用了所有的训练数据，最小化损失函数，找到局部最小值。
生信编程日常·2021-04-18 19:23

浅谈随机梯度下降&小批量梯度下降

机器学习三要素上次的报告中，我们介绍了一种用于求解模型参数的迭代算法——梯度下降法。首先我认为需要明确一点，即“梯度下降算法”在一个完整的统计学习流程中，属于什么？
陨落的小白·2021-04-18 04:32

Python机器学习算法之线性回归算法

线性回归1.算法概述2.算法步骤3.梯度下降法4.最小二乘法5.算法实现6.算法优化1.算法概述回归就是用一条曲线对数据点进行拟合，该曲线称为最佳拟合曲线，这个拟合过程称为回归。
ProChick·2021-04-17 19:41

梯度下降及线性回归详解

什么是回归分析3如何拟合这条直线（方法）4最小二乘法4.1基本思想4.2推导过程4.3代码4.4输出结果5梯度下降算法5.1目标/损失函数5.2梯度下降三兄弟（BGD，SGD，MBGD）5.2.1批量梯度下降法
zjh6888·2021-04-17 11:04

随机梯度下降法&批量梯度下降法

一、梯度导数：反映的是函数y=f(x)在某一点处沿x轴正方向的变化率。方向导数：某一点在某一趋近方向上的导数值。通俗的解释是：我们不仅要知道函数在坐标轴正方向上的变化率（即偏导数），而且还要设法求得函数在其他特定方向上的变化率。而方向导数就是函数在其他特定方向上的变化率。梯度：函数在某一点的梯度是这样一个向量，它的方向与取得最大方向导数的方向一致，而它的模为方向导数的最大值。这里注意三点：1）梯度
solar_4869·2021-04-14 22:57

第十一章条件随机场.11.2 拟牛顿法

公式输入请参考：在线Latex公式牛顿法这个方法用得到了二阶导数，它比梯度下降法（一阶导）收敛速度快。
oldmao_2001·2021-04-14 12:35

梯度下降法—批量梯度下降

1.梯度下降1.算法描述与学习率梯度下降是一种非常通用的算法，能够为大范围的问题找到最优解中心思想为：迭代地调整参数从而使成本函数最小化首先使用一个随机的θ值（随机初始化），然后逐步改进，每次踏出一步，每一步都尝试降低一点成本函数（如MSE），直到算法收敛出一个最小值。学习步长与成本函数的斜率成正比，因此，当参数接近最小值时，步长逐渐变小若学习率太低，算法需要经过大量迭代才能收敛若学习率太高，则有
Tsukinousag·2021-04-13 11:23

机器学习—线性回归之梯度下降法

什么是梯度下降法顺着梯度下滑，找到最陡的方向，迈一小步，然后再找当前位，置最陡的下山方向，再迈一小步…通过比较以上两个图，可以会发现，由于初始值的不同，会得到两个不同的极小值，所以权重初始值的设定也是十分重要的
Bobby0322·2021-04-12 18:46

三.机器学习算法篇-线性回归(2)

1.梯度下降法上文写的求解损失函数的最小二乘法除了最小二乘法还可以使用梯度下降求解。我们先随机给θ一个值，然后朝着负梯度的方向移动，也就是迭代，每次得到的θ值使用J(θ)比之前更小。
·2021-03-31 21:14

三.机器学习算法篇-线性回归(2)

1.梯度下降法上文写的求解损失函数的最小二乘法除了最小二乘法还可以使用梯度下降求解。我们先随机给θ一个值，然后朝着负梯度的方向移动，也就是迭代，每次得到的θ值使用J(θ)比之前更小。
·2021-03-31 21:43

DataWhale第23期组队集成学习上-Task5

构建完整的分类项目一、收集数据集并选择合适的特征二、选择度量模型性能的指标三、选择具体的模型并进行训练1.逻辑回归Logisticregression1.1推导1.2小结又改变一下1.3其他：梯度上升法与梯度下降法
DreamStar_w·2021-03-27 14:26

paddlepaddle学习笔记之梯度下降法

paddlepaddle学习笔记之梯度下降法本文基于ai-studio使用nmumpy构建神经网络模型项目引入波士顿房价预测：  本文以波士顿房价预测模型来介绍梯度下降法，现实生活中，房价会受到多方面的影响
YvesAgh·2021-03-14 16:57

深度神经网络DNN（七）——梯度下降法

文章目录梯度法的概念梯度法编程实现神经网络的梯度小结梯度法的概念机器学习的主要任务是在学习时寻找最优参数。同样地，神经网络也必须在学习时找到最优参数（权重和偏置）。这里所说的最优参数是指损失函数取最小值时的参数。但是，一般而言，损失函数很复杂，参数空间庞大，我们不知道它在何处能取得最小值。而通过巧妙地使用梯度来寻找函数最小值（或者尽可能小的值）的方法就是梯度法。这里需要注意的是，梯度表示的是各点处
__EasonWang__·2021-03-12 23:53

AI数学基础12——梯度下降法中的正（反）向传播公式

AndrewNg深度学习课程3.9Gradientdescentforneuralnetworks,通过推导，得出正向传播方程如下：反向传播方程如下：在神经网络编程中，可以直接使用这些已经推导过的公式，实现梯度下降法
LabVIEW_Python·2021-03-11 05:33

深度学习入门实战笔记（1）——线性回归实战

2.解决方法采用梯度下降法来求出满足条件的方程。梯度下降法简介：梯度下降算法的思想：选择合适的损失函数，开始时随机选择一个参数作为初值，选择合适的学习率，即步长。在训练过程中不断迭代出下一个能够
草原一只鹰·2021-03-07 19:59

NLP学习笔记29-SVM 支持向量机

上一节梯度下降法的收敛推导，整理了半天，真头大。
bohu83·2021-03-02 12:49

PyTorch 深度学习实践 第3讲

第3讲梯度下降法来源：B站刘二大人源代码：importmatplotlib.pyplotasplt#preparethetrainingsetx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0
屁屁鹏·2021-02-24 21:42

MATLAB|优化|线搜法之Armijo（含代码及例子）

既然下降方向不是线搜法算出来的，说明线搜法不是单独使用的，而是需要嵌套在计算下降方向的方法中使用，比如梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法。
corianderK·2021-02-17 06:05

图像配准系列之基于FFD形变与粒子群算法的图像配准

在之前的文章中，我们分别使用了梯度下降发与LM算法来优化FFD形变的控制参数，达到图像配准的目的：图像配准系列之基于FFD形变与梯度下降法的图像配准图像配准系列之基于FFD形变与LM算法的图像配准在本文中
萌萌哒程序猴·2021-02-14 20:26

机器学习之监督学习--（分类）非线性逻辑回归

注：数据集放在文章末尾（1）非线性逻辑回归——梯度下降法importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportclassification_reportfromsklearnimportpreprocessingfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatures
姚路遥遥·2021-02-11 12:13

机器学习之监督学习--（分类）逻辑回归

注：数据集放在文章末尾（1）逻辑回归——梯度下降法importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportclassification_reportfromsklearnimportpreprocessing
姚路遥遥·2021-02-11 00:59

机器学习之监督学习--（回归）多元线性回归

注：数据集放在文章末尾（1）多元线性回归——梯度下降法portnumpyasnpfromnumpyimportgenfromtxtimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D
姚路遥遥·2021-02-10 21:52

条件随机场（CRF）原理小结（2）

CRF）原理小结（2）6.线性链CRF的3个基本问题6.1问题1：概率计算问题6.1.1前向-后向算法6.1.2概率计算6.1.3期望值的计算6.2问题2：学习问题6.2.1改进的迭代尺度法6.2.2梯度下降法
咕叽咕叽小菜鸟·2021-02-10 17:05

图像配准系列之基于FFD形变与LM算法的图像配准

在前面的文章中，我们讲到使用FFD形变作为坐标变换模型，使用梯度下降法作为优化算法来寻求FFD的最优控制参数：图像配准系列之基于FFD形变与梯度下降法的图像配准LM算法可以看作是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合算法
萌萌哒程序猴·2021-02-09 17:05
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