梯度下降法第37页

图像配准系列之基于FFD形变与梯度下降法的图像配准

前面我们讲到梯度下降法时，就有提到：人们经常要求解一个问题的最优解，通常做法是对该问题进行数学建模，转换成一个目标函数，然后通过一定的算法寻求该函数的最小值，最终寻求到最小值时的输入参数就是问题的最优解

萌萌哒程序猴·2021-02-07 10:15

机器学习（2）感知机原理及实现

目录前言感知机模型感知机损失函数随机梯度下降法前言在上一篇博文机器学习（1）泛化误差上界的实现及分析中，分析了评价模型迁移学习能力的指标之一泛化误差。

ProfSnail·2021-01-31 10:12

【图像分割】随机游走算法用于图像分割【Matlab 108期】

上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法——梯度下降法。这种方法对于求解精度不高的情况是实用的，可以用局部极小值近似替代全局最小值点。

星斗月辉·2021-01-31 09:37

深度学习笔记(六):如何运用梯度下降法来解决线性回归问题

文章目录1.梯度下降法2.线性回归问题3.具体代码1.梯度下降法梯度下降法是一种常用的迭代方法，其目的是让输入向量找到一个合适的迭代方向，使得输出值能达到局部最小值。

ZZY_dl·2021-01-30 22:13

【数学建模】粒子群优化算法之ELM网络预测【Matlab 059期】

一、简介单层前馈神经网络（SLFN）以其良好的学习能力在许多领域得到了广泛的应用，然而传统的学习算法，如BP等固有的一些缺点，成为制约其发展的主要瓶颈，前馈神经网络大多采用梯度下降法，该方法存在以下几个方面的缺点和不足

星斗月辉·2021-01-26 19:27

线性回归、岭回归、lasso回归与逻辑回归LR

线性回归与逻辑回归LR线性回归应用场合求解最小二乘法梯度下降法加入正则化岭回归Ridgeregressionlasso回归lassoregression从贝叶斯角度理解这俩回归逻辑回归LR交叉熵损失（极大似然损失

我想静静，·2021-01-25 20:05

2021.1.23基于Spark MLlib训练回归算法模型

上节课讲的重点是：梯度下降法目的：优化损失函数调整w参数，让误差达到最小，可以称，梯度下降法是损失函数的优化函数让w尽快的找到一个最合适的，以至于让我们的误差达到最小。

超可爱慕之·2021-01-23 15:52

深度学习自学第一周（二）logistic 回归模型

目录1.logistic回归模型（一）logistic回归模型的符号（二）损失函数（三）成本函数2.梯度下降法正向传播、反向传播3.向量化logistic回归1.logistic回归模型logistic

Brigebios·2021-01-23 00:50

神经网络模型优化-训练优化

文章目录批训练优点动量梯度下降法(gradientdescentwithmomentum)优化器RMSProp优化器优点自适应矩估计Adam优化器优点批训练把训练数据切割成很多个batch，接着一个batch

东皇太一在此·2021-01-22 16:05

PyTorch深度学习实践 3.梯度下降算法--＞mini-batch stochastic gradient descent

从原来的16x16变成了16+16贪心法梯度下降法，局部最优，实际上，大家发现神经网络里并没有很多的局部最优点鞍点g=0，无法迭代了importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltxxl

qq斯国一·2021-01-19 17:34

李宏毅机器学习2020春季作业一hw1

：1、Load'train.csv'2、Preprocessing3、ExtractFeatures(1)3、ExtractFeatures(2)4、Normalize(1)5、Training（1）梯度下降法

Nefu_lyh·2021-01-19 16:50

吴恩达机器学习（线性回归）

1.线性回归（1）单变量线性回归线性回归才是真正用于回归的，而不像logistic回归是用于分类，其基本思想是用梯度下降法对最小二乘法形式的误差函数进行优化。

qq_38162944·2021-01-18 14:06

牛顿法、拟牛顿法

思维导图牛顿法求解最优化问题原理牛顿法与梯度下降法的差异拟牛顿法牛顿法求解最优化问题原理原理阐述：f(x)f(x)f(x)的取得最小值(极小值)的必要条件是∇f(x)=0\nabla{f(x)}=0∇f

清焙·2021-01-17 13:16

吴恩达--深度学习笔记

这是一个督促自己学习的笔记文章目录这是一个督促自己学习的笔记1.logistic回归1.神经网络基础----二分分类2.logistic回归3.logistic回归损失函数4.梯度下降法5.logistic

NP_hard·2021-01-15 22:00

哈工大-机器学习-实验一：多项式拟合

一、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、增加样本)二、实验要求及实验环境实验要求生成数据

master@yi·2021-01-15 21:47

深度学习笔记(二):神经网络之优化损失函数算法介绍

神经网络优化算法：梯度下降法、Momentum、RMSprop和Adamhttps://www.cnblogs.com/jiaxblog/p/9695042.html

ZZY_dl·2021-01-14 15:24

非线性优化算法总结

非线性优化算法总结文章目录非线性优化算法总结一、非线性最小二乘问题二、最速梯度下降法和牛顿法三、高斯牛顿法四、LM（Levenberg-Marquadt）法一、非线性最小二乘问题最小二乘法形式如下式：这里

AI视觉Daily·2021-01-12 19:43

什么是梯度下降法？

梯度下降是通过迭代搜索一个函数极小值的优化算法。使用梯度下降,寻找一个函数的局部极小值的过程起始于一个随机点,并向该函数在当前点梯度(或近似梯度)的反方向移动。在线性和对数几率回归中,梯度下降可以用于搜索最优参数。至于SVM和神经网络,我们之后才考虑。在很多模型中,比如对率回归或者SVM,优化标准是凸形的。凸形函数只有一个极小值,即全局最小值。相比之下,神经网络中的优化标准是非凸形的。不过,即使只

人邮异步社区·2021-01-10 18:50

PyTorch深度学习实践第三讲——梯度下降

梯度下降任务：依然是用三个数据点，拟合一个线性模型，模型的参数的确定采用梯度下降法，本问题中，损失函数是MSE，梯度很容易求解,代码比较简单，需要注意的是梯度的计算需要初始w以及设置学习率alpha，深度学习中对于陷入局部最优点有一定的解决办法

fq00·2021-01-08 22:53

机器学习(超详细讲解)：利用Logistic Regression(逻辑回归)实现多分类

LogisticRegression(逻辑回归)实现多分类文章目录机器学习：利用LogisticRegression(逻辑回归)实现多分类1.LogisticRegression的引入2.损失函数3.梯度下降法

我有一个梦想！·2021-01-08 18:36

注意力机制总结

与之相反的是，软注意力是处处可微的，即能够通过基于梯度下降法的神经网络训练所获得，因此其应

Jack_0601·2020-12-31 17:11

adamax参数_梯度下降法gradient descent的发展历史与各版本

梯度下降法作为一种反向传播算法最早在上世纪由geoffreyhinton等人提出并被广泛接受。

weixin_39735166·2020-12-30 20:40

收藏 | 机器学习最全知识点汇总（万字长文）

可打印版本附pdf下载链接1.列举常用的最优化方法梯度下降法牛顿法，拟牛顿法坐标下降法梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。2.梯度下降法的关键点梯度

SophiaCV·2020-12-29 18:00

基于Frobenius范数的标准NMF更新公式推导

更新公式推导其更新公式是基于梯度下降法，因此第一步就是要将目标函数分别对矩阵变量W和H求偏导，求出偏导后根据更新矩阵W，根据来更新矩阵H。

X_Weizhong·2020-12-29 17:25

吴恩达机器学习笔记——四、多元线性回归

吴恩达机器学习笔记——四、多元线性回归符号定义多元线性回归的定义梯度下降法确定参数θ特征缩放学习率特征合并和多项式回归特征合并多项式回归正规方程步骤优点不足如果矩阵不可逆该如何求解正规方程用向量表达对h

lizhaoxin666·2020-12-29 10:36

正方形里面两个扇形相交部分_视觉SLAM面试题汇总-2019年秋招第一部分

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

讲着童话的恶魔·2020-12-28 19:10

pytorch梯度下降函数_pytorch梯度下降法讲解（非常详细）

pytorch随机梯度下降法1、梯度、偏微分以及梯度的区别和联系(1)导数是指一元函数对于自变量求导得到的数值，它是一个标量，反映了函数的变化趋势；(2)偏微分是多元函数对各个自变量求导得到的，它反映的是多元函数在各个自变量方向上的变化趋势

weixin_39710106·2020-12-21 03:54

深度学习小知识：epoch的含义

比如，对于10000笔训练数据，用大小为100笔数据的mini-batch进行学习时，重复随机梯度下降法100次，所有的训练数据就都被看过了。此时100次就是一个epoch。

evil心安·2020-12-20 17:51

调试梯度下降法

如图，关于梯度的调试，通过不求导的方式来确定梯度计算的准确性。在某点的两边各取一点，通过式来得到某点的梯度。#%%如何调试梯度importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(666)X=np.random.random(size=(1000,10))true_theta=np.arange(1,12,dtype=float)X_b

Thumb_·2020-12-16 16:36

prim算法c语言实现_C语言实现反向传播算法（BP）

反向传播算法主要基于梯度下降法，其过程由前向传播、反向传播、权重更新这三步构成。下面将结合代码，详细阐述反向传播算法在MLP中的应用过程。

weixin_39972519·2020-12-10 04:11

机器学习——回归——一元线性回归

回归问题分类1.3线性回归1.4一元线性回归1.4.1基本形式1.4.2损失函数1.4.3训练集与测试集1.4.4学习目标1.4.5过拟合与欠拟合1.4.6参数确定方法1.4.6.1解析解形式1.4.6.2梯度下降法

AI小小白·2020-12-09 11:39

手写算法-python代码实现Ridge(L2正则项)回归

手写算法-python代码实现Ridge回归Ridge简介Ridge回归分析与python代码实现方法一：梯度下降法求解Ridge回归参数方法二：标准方程法实现Ridge回归调用sklearn对比Ridge

Dream-YH·2020-12-06 17:57

python怎么设置窗口大小_selenium python 设置窗口打开大小

zabbix的使用1,zabbix运行流程2功能特性1数据收集2灵活触发器3高度可定制告警4实时绘图功能5web监控能力6多种可视化展示7历史数据存储8配置容易9API功能10.............梯度下降法

weixin_39930557·2020-12-06 06:23

Python机器学习：梯度下降法008如何确定梯度计算的准确性，调试梯度下降法

#调试梯度importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(666)X=np.random.random(size=(1000,10))true_theta=np.arange(1,12,dtype=float)X_b=np.hstack([np.ones((len(X),1)),X])y=X_b.dot(true_theta)+n

粘杆处卫士·2020-12-04 18:00

python线性回归可视化_梯度下降法求解线性回归的python实现及其结果可视化（一）...

编者注：本文包含了使用Python2.X读取数据、数据处理、作图，构建梯度下降法函数求解一元线性回归，并对结果进行可视化展示，是非常综合的一篇文章，包含了Python的数据操作、可视化与机器学习等内容。

weixin_39877504·2020-11-29 08:37

第一周【任务2】无约束最优化

1、学习花书3-4章内容，重点关注：2、观看讲解视频，进一步理解下列知识点：极大似然估计，以及用极大似然估计来估计高斯分布的参数从极大似然估计的角度重新看多元线性回归，与最小二乘的等价性无约束最优化，梯度下降法

西风瘦马1912·2020-11-29 03:32

python sklearn 梯度下降法_Python- sklearn之梯度下降算法原理

梯度下降算法学习笔记介于算法中用到了许多线性代数的知识。先对线性代数的基础知识做一个回顾和梳理。1基础概念和记号线性代数对于线性方程组可以提供一种简便的表达和操作方式，例如对于如下的方程组：4x1-5x2=13-2x1+3x2=-9可以简单的表示成下面的方式：X也是一个矩阵，为(x1,x2)T，当然你可以看成一个列向量。1.1基本记号用A∈表示一个矩阵A，有m行，n列，并且每一个矩阵元素都是实数。

weixin_39526238·2020-11-28 12:58

bp神经网络预测_基于遗传算法优化的BP神经网络的回归分析——几种改进的 BP 算法性能分析...

几种改进的BP算法性能分析（1）实验条件：Matlab7.10.0(R2010a)分别实现了基本BP算法以及七种改进的BP算法（动量的梯度下降法、量化共轭梯度法、变学习率梯度下降算法、变学习率动量梯度下降法

weixin_39668890·2020-11-28 04:49

python牛顿法与拟牛顿法_优化算法推导&手写实现——牛顿法和拟牛顿法1

在上一篇文章《机器学习算法推导&实现——逻辑斯蒂回归》中，我们分别使用了梯度下降法和牛顿法来求解对数似然函数的最优化问题，从实例中我们也能发现牛顿法的收敛速度远快于梯度下降法，但是在上文中，直接使用了牛顿法的结果

weixin_39837867·2020-11-26 07:48

粒子群（PSO）算法的理解与应用

实现代码，才明白粒子群算法的原理，真心感谢博主，在此贴出博主的博客地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ed027020100c9lx.html在前面的文章中，我们提到的梯度下降法

萌萌哒程序猴·2020-11-23 21:39

使用梯度下降法实现变量之间的线性回归

1、介绍1、概述本博客的梯度下降法实现变量之间的线性回归，主要考虑到了最小二乘法XTXX^TXXTX有可能逆不存在的情况。

xiaolun@~200830·2020-11-22 20:03

python牛顿法与拟牛顿法_优化算法推导&手写Python实现——牛顿法和拟牛顿法1

在上一篇文章《机器学习算法推导&实现——逻辑斯蒂回归》中，我们分别使用了梯度下降法和牛顿法来求解对数似然函数的最优化问题，从实例中我们也能发现牛顿法的收敛速度远快于梯度下降法，但是在上文中，直接使用了牛顿法的结果

weixin_39711441·2020-11-21 03:29

【神经网络】粒子群优化ELM网络预测

单层前馈神经网络（SLFN）以其良好的学习能力在许多领域得到了广泛的应用，然而传统的学习算法，如BP等固有的一些缺点，成为制约其发展的主要瓶颈，前馈神经网络大多采用梯度下降法，该方法存在以下几个方面的缺点和不足

青鸟语·2020-11-19 12:08

PyTorch 深度学习实践第3讲

第3讲梯度下降法源代码B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践梯度下降法深度学习算法中，并没有过多的局部最优点。

错错莫·2020-11-12 09:29

python机器学习 | 线性回归-正规方程和梯度下降

，“房间是生活的珠宝盒”，就感觉很精致，哈哈，终于找到一个高大上的死宅借口啦~这篇博文主要讲得是线性回归，包括概念原理介绍，优化算法（正规方程和梯度下降），这里比较重要的是梯度下降分享最近发现的宝藏：梯度下降法详解

Claire_chen_jia·2020-11-05 16:10

【吴恩达机器学习 - 1】利用梯度下降算法与正规方程实现线性回归及多元线性回归（课程练习第一题ex1）

目录1.热身2.线性回归2.1绘制数据图2.2完善梯度下降算法2.3可视化代价函数3.多元线性回归3.1梯度下降法（Gradientdescent）3.1.1特征缩放（Featurenormalization

Beeemo·2020-10-27 16:16

⭐李宏毅2020作业2---logistic regression

找资料链接理论：线性回归和逻辑回归的对比：第一步：创建一个函数（区别是是否通过sigmoid函数）第二步：创建loss（逻辑回归是通过交叉熵计算）第三步：梯度下降法，找到最小的loss逻辑回归一般采用逻辑回归问题数据预处理

_沐瑶_·2020-10-27 15:06

算法面经汇总（2）

面其他算法面经汇总（1）算法面经汇总（1）深度学习⭐️画出RNN的结构图NLP模型公式笔记⭐️反向传播的原理BP算法推导——以矩阵形式⭐️梯度下降陷入局部最优有什么解决办法[1]你的模型真的陷入局部最优点了吗[2]梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优

pyxiea·2020-10-22 18:04

loss下降auc下降_梯度下降算法线性回归拟合（附Python/Matlab/Julia源代码）

梯度下降梯度下降法的原理梯度下降法(gradientdescent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。

weixin_39526415·2020-10-21 22:24

27-调试梯度下降法

说在前面前面我们已经系统的学习了什么叫做梯度下降法，那么对于梯度下降法的使用，一个非常重要的步骤，就是我们要求出我们定义的那个损失函数在某一个θθθ上，对应的那个梯度是什么？

蓝子娃娃·2020-10-16 10:18

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梯度下降法