梯度下降法

基于矩阵向量的单变量线性回归（python实现 ）

基于矩阵向量的单变量线性回归（python实现）梯度下降法实现在本部分的练习中，我们将使用一个变量实现线性回归。
weixin_44286832·2020-10-10 12:47

最小二乘法和梯度下降法的理解

最小二乘法在线性回归中，听的最多的应该算是最小二乘法了。最小二乘法在具体实现过程中保留核心思想的同时，会在算法上进行不同程度的改进，因此，最小二乘法有很多演变体，例如：递推最小二乘法，加权最小二乘法。这些都会根据实际情况而变化。本文，主要讲一下我对最小二乘法的理解。所谓“最小二乘法”，leastsquaresmethod，从字面上看，least就是一个最优化问题的体现，因此，最小二乘法是一个最优化
在做算法的巨巨·2020-10-10 08:01

【神经网络基础】1.神经网络与多层感知机（笔记）

2.人工神经元2.1人工神经元2.2人工神经网络2.3第一个人工神经网络2.4感知机致命缺点3.多层感知机3.1多层感知机的前向传播3.2多层感知机的激活函数4.激活函数5.反向传播5.1计算图5.2梯度下降法
尊新必威·2020-10-06 21:21

机器学习-优化器：梯度下降法的原理及其优缺点

批量梯度下降法在机器学习中，优化问题的目标函数通常可以表示成其中，θ是待优化的模型参数，x是模型输入，f(x,θ)f(x,θ)f(x,θ)的是模型的实际输出，y是模型的目标输出，函数L刻画了模型在数据（
WellWang_S·2020-10-05 22:56

【概念解析】全面理解矩阵分解MF在推荐系统中的应用

矩阵分解并不是某一种单一的方法，虽然我们最常用的是其中的梯度下降法，但是你会发现在我们之前学习的线性代数中有很多技术可以拿来实现矩阵分解，比如特征值分解ED和奇异值分解SVD，只不过这两种方法都有自己的不足而无法满足实际推荐系
JinyuZ1996·2020-10-05 19:09

线性回归推导（三）--梯度下降法及纯python实现

1、梯度下降法假设函数：hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+...
气泡水、·2020-09-25 18:11

神经网络04

梯度下降法抽取一个公共函数模块：common_functions.pyimportnumpyasnpdefsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))defsoftmax(a):c
平头哥2·2020-09-21 11:14

Machine Learning 学习笔记 (1) —— 线性回归与逻辑回归

【请先阅读】【说明&总目录】http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html1.梯度下降法(GradientDescent)梯度下降法是一种用来寻找函数最小值的算法
weixin_30553065·2020-09-17 13:41

理解back propagation反向传播

作用首先需要明白backpropagation的作用：深度学习的训练是成本函数（costfunction）最小化的过程，一般采取梯度下降法求解。那么怎么计算梯度呢？
adrianna_xy·2020-09-17 13:18

总结 最小二乘法

这里写目录标题作业1：最小均方误差下最佳系数作业2：最小二乘法总结梯度下降法牛顿法高斯-牛顿法作业1：最小均方误差下最佳系数推导致此处后，可直接借助于durbin算法递推求出系数ai。
pzp49666·2020-09-17 12:22

机器学习面试常问算法问题二：梯度消失和梯度爆炸

一.梯度消失与梯度爆炸问题简述层数比较多的神经网络模型在使用梯度下降法对误差进行反向传播时会出现梯度消失和梯度爆炸问题。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般会随着网络层数的增加变得越来越明显。
qq_41978536·2020-09-17 07:28

TensorFlow学习DAY4优化器

优化器各种优化器对比标准梯度下降法：先计算所有样本汇总误差，然后根据总误差来更新权值。
沙鳄鱼·2020-09-17 05:27

神经网络算法推演----------:反向传播算法 Backpropagation Algorithm

我们可以用批量梯度下降法来求解神
岳飞传·2020-09-17 05:58

吴恩达 deeplearning.ai 课程《神经网络和深度学习》____学习笔记（第二周 7~14）

____tz_zs学习笔记第二周神经网络基础2.7计算图使用流程图从左到右来计算成本函数J2.8计算图的导数计算反向从右到左计算导数·2.9logistic回归中的梯度下降法计算偏导数2.10m个样本的梯度下降
tz_zs·2020-09-17 05:57

吴恩达《深度学习》第二课第二周笔记

改善深层神经网络之优化算法一、mini-batch梯度下降法机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程，需要大量的迭代，需要训练大量的模型，所以需要优化算法才能快速训练模型。
冲动老少年·2020-09-17 03:25

2.2.3 动量梯度下降法

动量梯度下降法我们现在介绍一下Momentum梯度下降法，运行速度快于标准的梯度下降法。其基本思想就是计算梯度的指数加权平均数，并利用该梯度来更新权重。
Einstellung·2020-09-17 02:43

chapter2深度学习之梯度下降法

2.1Review数字的图像分辨率为28*28像素，每个像素的灰度值在0和1之间，它们决定网络输入层中784个神经元的激活值下一层的每个神经元的激活值等于上一层所有激活值的加权和，再加上偏置，最后将这些输入到Sigmoid或者ReLu之类的压缩函数。随意的选取含有16个神经元的两个隐含层的神经网络，计算出大概需要13000多个权重偏置值需要调整。选取两层结构：数字9第一层识别0，第二层识别1，最后
w要变强·2020-09-16 23:42

Regularized linear regression(正则化线性回归)----吴恩达机器学习

Regularizedlinearregression1.引入1.1梯度下降法1.2正规方程法1.引入接着上一篇文章的讲述，在上一篇文章中，我们将代价函数变为J(θ)=12m[∑i=1m(hθ(x)−y
三省少年·2020-09-16 19:16

吴恩达机器学习笔记21-正则化线性回归(Regularized Linear Regression)

正则化线性回归的代价函数为：如果我们要使用梯度下降法令这个代价函数最小化，因为我们未对theta0进行正则化，所以梯度下降算法将分两种情形：对上面的算法中?=1,2,...,?
weixin_33919941·2020-09-16 19:07

梯度法

1、梯度下降法、最小二乘法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法https://blog.csdn.net/quiet_girl/article/details/886149792、共轭梯度算法https://
XD207R·2020-09-16 19:20

吴恩达机器学习_57线性回归的正则化

对于线性回归，我们已经推导了两种算法：（1）基于梯度下降（2）基于正规方程（1）将梯度下降法运用到线性回归正则化常规的梯度下降法（将θ_0分离出来，因为之后对梯度下降法进行修改时会对θ_0区别对待）：用正则化对梯度下降法进行修改
diexi7194·2020-09-16 18:46

解读最流行的优化算法：梯度下降

解读最流行的优化算法:梯度下降梯度下降法，是当今最流行的优化（optimization）算法，亦是至今最常用的优化神经网络的方法。
losstie·2020-09-16 17:52

算法面试必备-----数据挖掘常见面试题

二、机器学习理论1、极大似然估计（1）定义（2）求解极大似然估计的方法：（3）极大似然估计和梯度下降法的区别是什么？2、批梯度下降法和SGD的区别是什么？为什么有这样的区别？
Avery123123·2020-09-16 14:53

第七章-正则化 深度之眼_吴恩达机器学习作业训练营

目录一，过拟合与欠拟合二，正则化2.1正则化与损失函数2.2正则化与梯度下降法2.3正则化与正规方程法三，总结一，过拟合与欠拟合图7-1欠拟合与过拟合在机器学习的过程中，很有可能出现以下两种情况：1.模型训练完后对训练数据的拟合度依然不够
凡尘维一心·2020-09-16 13:42

深度学习中优化的方法（转载）

转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/41799394文章目录背景1梯度下降法2梯度下降法+动量3adaGrad算法4RMSProp5Adam算法6牛顿法7牛顿法+正则化8代码背景在深度学习中
雨天吃冰激凌·2020-09-16 06:28

梯度下降法解读

梯度下降法，是当今最流行的优化（optimization）算法，亦是至今最常用的优化神经网络的方法。本文旨在让你对不同的优化梯度下降法的算法有一个直观认识，以帮助你使用这些算法。
z小猫不吃鱼·2020-09-16 03:55

初识梯度下降法及小试牛刀

随着深度学习的火热，梯度下降法也经常被人所提起。
icetong_k·2020-09-15 22:36

机器学习基础（二）多元线性回归模型 分类： 机器学习 ...

变量多于两个时，线性回归模型就变成了多元线性回归模型：代价函数为：线性回归模型的训练（就是用梯度下降法求解最小代价函数）需要注意一些问题：1.的值1和2的值相差太多时，梯度下降法难以收敛2.学习速率代价函数应该是递减的
dengxundong1074·2020-09-15 17:36

什么是反向传播（第二篇）

不知明白了没有，如果需要理论推导（其实就是链式法则+梯度下降法），可以参考1986年的bp算法的论文。（20141202,补上
bachiba4397·2020-09-15 16:30

线性回归知识总览

博文内容为机器学习的一些概念有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证线性回归的原理线性回归损失函数、代价函数、目标函数优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等)线性回归的评估指标
水...琥珀·2020-09-15 13:08

机器学习-梯度下降法-多元线性回归

导入要用到的包importnumpyasnpfromnumpyimportgenfromtxtimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D读入数据data=genfromtxt(r"G:\work\python\jupyter_notebook_work\机器学习\回归\Delivery.csv",delimite
MongoVIP·2020-09-15 09:40

最陡下降法、LMS算法、RLS算法及其对比

3、算法要求角度：梯度下降法要求：同时间不的梯度向量（搜索方向
fishbaby-·2020-09-15 05:52

最小二乘法矩阵求导过程的推导

关于最小二乘问题的求解，之前已有梯度下降法，还有比较快速的牛顿迭代。今天来介绍一种方法，是基于矩阵求导来计算的，它的计算方式更加简洁高效，不需要大量迭代，只需解一个正规方程组。
weixin_37606743·2020-09-15 01:12

理解mini-batch梯度下降法对loss的影响

核心思想：batchsize太大->loss很快平稳，batchsize太小->loss会震荡（需要理解mini-batch）根据吴恩达深度学习笔记中的内容总结mini-batch梯度下降法的作用和原理
wujieer96·2020-09-14 23:29

Mini-batch随机梯度下降

为了综合两者的优缺点，小批量随机梯度下降法应运而生。Mini-batch随机梯度下降：Mini-batch随机梯度下降法是介于批量梯度下降法和随机梯度下降法之间的方法。
会飞的猩猩。·2020-09-14 21:34

启发式算法在最优化问题求解中的应用与实践

在解决常规的最优化问题时，有多种解决方案，如梯度下降法，拉格朗日乘数法等。然而，有一类最优化问题却是人类目前难以逾越的门槛，即NP完全问题（Non-deterministicPolynomial）
算法与数学之美·2020-09-14 18:15

NO 1 神经网络

基本神经网络涉及的知识点：1，神经网络的结构2，激活函数与损失函数3，神经网络的训练4，梯度下降法与优化器（Optimizer）5，神经网络的特殊结构只谈理论，不谈python算法实现。
Whether_or_Not·2020-09-14 17:12

纯干货 | 机器学习中梯度下降法的分类及对比分析（附源码）

引言梯度下降法(GradientDescentAlgorithm，GD)是
weixin_33708432·2020-09-14 16:06

梯度下降法和情侣感情的换位思考和图例关系

一、随机梯度下降法对一批样本进行多次迭代，每次迭代时候，通过反向传播各个样本的误差更新各个特征的权重；在每一次迭代中，都是力求尽可能降低样本真实值和预测值之间的差异，多次迭代后逐步达到稳态。
qm006·2020-09-14 12:50

逻辑(Logistic)回归原理及Python实现（含数据集）

原理基本原理损失函数的求解方法二元逻辑回归的损失函数（极大似然函数）极小化的求解，有比较多的方法，最常见的有梯度下降法，坐标轴下降法，等牛顿法等，最常用的是梯度下降来不断逼近最优解。
_泥鳅·2020-09-14 09:07

深度学习(七)~神经网络常见优化方法

3.梯度下降的方法(1).梯度下降(2).随机梯度下降(也称增量梯度下降法)(3).小批量梯度下降4.批量大小的选择5.自适应学习率调整(1).Adagrad算法(2).RMSprop算法(3).Adadelta
布拉拉巴卜拉·2020-09-14 09:11

EM算法的简介、推导以及C代码实现

平常我们求解最优问题，通常采用最小二乘法，梯度下降法，高斯牛顿法，牛顿法，拟牛顿法，列-马算法等等。
易大飞·2020-09-14 07:37

吴恩达机器学习 | (2) 第二周学习笔记

课程视频第二周PPT上一篇博客主要介绍了第一周的课程内容，总体来说比较简单，包括机器学习简介、并以引入单变量线性回归来讲解代价函数和模型的表示以及如何利用梯度下降法来求解单变量线性回归(重点);本篇博客将系统的介绍第二周的内容
CoreJT·2020-09-14 07:13

RNN梯度消失和爆炸的原因 以及 LSTM如何解决梯度消失问题

使用随机梯度下降法训练RNN其实就是对、、以及求偏导，并不断调整它们以使L尽可能达到最小的过程。现在假设我们我们的时间序列只有三段，t1，t2，t3。我们只对t3时刻的
weixin_30535913·2020-09-13 23:46

单层和双层神经网络反向传播公式推导(从矩阵求导的角度)

推导反向传播公式遇到了一些困惑,网上没有找到系统推导的过程.后来通过学习矩阵求导相关技巧,终于搞清楚了.首先从最简单的logistics回归(单层神经网络)开始.logisticsregression中的梯度下降法单训练样本的
weixin_30332241·2020-09-13 20:21

【pytorch_3】简单的线性回归

#随机梯度下降法（普通版）importnumpyasnpx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=1.0defforward(x):returnx*wdefloss
酸梅果茶·2020-09-13 16:15

通俗解读SGD、Momentum、Nestero Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam优化算法

通俗解读SGD、Momentum、NesteroMomentumAdaGrad、RMSProp、Adam优化算法写在前面序言补充知识：BATCH_SIZE,epoch,iteration1.梯度下降法1.1
夏之微风·2020-09-13 13:34

吴恩达深度学习 —— 2.9 逻辑回归中的梯度下降法

这一节讨论怎么计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降法，它的核心关键点是其中有几个重要法公式用于实现逻辑回归的梯度下降法。
远方与你·2020-09-13 12:47

线性回归实现——梯度下降

文章目录线性回归实现实验数据：实现结果：算法流程：代码实现：线性回归实现y=ax+by=ax+by=ax+bx,y是向量，a，b是标量梯度下降法:a=a−α∂cost∂aa=a-\alpha\frac{
Alvin_hcf·2020-09-13 12:14

简单线性回归（梯度下降法）

1、概述梯度下降法和最小二乘法相同点：本质和目标相同：两种方法都是经典的学习算法，在戈丁已知数据的前提下利用求导算出一个模型（函数），使得损失函数最小，然后对给定的新数据进行估算预测不同点：损失函数：梯度下降可以选取其他损失函数
hyunbar·2020-09-13 12:22
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