梯度下降法

机器学习笔记(吴恩达)(一)--单变量线性回归

机器学习笔记（吴恩达）（一）--单变量线性回归场景描述概念介绍假设函数代价函数代价函数详解代价函数与参数$\Theta$的关系梯度下降法个人bloghttps://verbf.github.io/场景描述我们有关于房屋面积和房屋价格的数据集
SugerOO·2020-09-13 11:07

最优化方法问题总结

一定要找到所学习内容中最小的闭环，然后，慢下来Q:解释梯度下降法和牛顿法原理：梯度下降法：泰勒展开到一次项，忽略二次以上的项，用一次函数来线性代替，最
精神抖擞王大鹏·2020-09-13 08:38

【Machine Learning实验】梯度下降算法

常用的迭代方法有两种：批量梯度下降法（BatchGradientDescent）和随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）。
冬日的旋律·2020-09-13 07:20

梯度下降的三种形式

1、批量梯度下降法BGD批量梯度下降法（BatchGradientDescent，简称BGD）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新。
zhaomaoer·2020-09-13 07:47

梯度下降的三种形式——BGD、SGD、MBGD

机器学习里面，梯度下降法可以说是随处可见，虽然它不是什么高大上的机器学习算法，但是它却是用来解决机器学习算法的良药。我们经常会用到梯度下降法来对机器学习算法进行训练。BGD，SGD，MBGD。
勉旃·2020-09-13 07:37

深入浅出--梯度下降法及其实现

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
waeceo·2020-09-13 06:37

caffe参数配置solver.prototxt 及优化算法选择

#caffe参数配置solver.prototxt及优化算法选择本文主要包含如下内容：文章目录`solver.prototxt`介绍及流程`solver.prototxt`优化算法选择批量梯度下降法（BGD
ProYH·2020-09-13 06:46

梯度下降法的一个简单实验

importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;/**使用梯度下降算法计算特征向量的权值**/publicclassSolveEquations{publicdoubleK[];//特征向量的权值publicSolveEquations(double[]K){this.K=K;}publicstaticdoublemultiplication(doub
石公子·2020-09-13 06:11

机器学习中梯度下降法和牛顿法的比较

梯度下降法用到一阶导，即目标函数变化最快的方向，牛顿法同时用到二阶导，计算梯度变化最快的方向，收敛速度更快。
道墟散人·2020-09-13 05:12

RNN梯度爆炸原因和LSTM解决梯度消失解释

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时刻的求偏导
倔强超·2020-09-13 05:40

各种梯度下降法及其特点

BatchGradientDescent)特点随机梯度下降(SGD,StochasticGradientDescent)特点小批量梯度下降(Mini-BatchGradientDescent)特点Momentum梯度下降法
小夏refresh·2020-09-13 05:32

最小二乘法—多项式拟合非线性函数

https://www.jianshu.com/p/af0a4f71c05a目录一、函数的近似表示—高次多项式二、误差函数—最小二乘法三、引出案例函数曲线四、目标函数五、优化目标函数六、优化目标函数—梯度下降法七
boonya·2020-09-13 05:30

梯度下降法和最速下降法的细微差别

一直以来，我都认为，梯度下降法就是最速下降法，反之亦然，老师是这么叫的，百度百科上是这么写的,wiki百科也是这么说的，这么说，必然会导致大家认为，梯度的反方向就是下降最快的方向，然而最近在读StephenBoyd
TimingSpace·2020-09-13 04:46

梯度下降法

这篇文章主要记录下梯度下降法。后面还会就牛顿法，拟牛顿法和高斯牛顿法等最优化算法等相关的文章。梯度下降法或者最速下降法，是求解无约束最有问题的一种最常用方法。
ychl87·2020-09-13 04:34

梯度下降（学习笔记）

20160620_xj学习斯坦福大学机器学习课程，发现对梯度下降法理解不彻底；（360百科：最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一），居然是最简单和最古老的方法！
啊吼！·2020-09-13 04:33

梯度下降法小结

下面会讨论一些常用的优化方法：梯度下降法家族、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、Momentum、NesterovMomentum、Adagrad、RMSprop、Adam等。
爱不到要偷·2020-09-13 04:08

最小二乘法与梯度下降法有哪些区别？

1、最小二乘法的目标：求误差的最小平方和，对应有两种：线性和非线性。线性最小二乘的解是closed-form即，而非线性最小二乘没有closed-form，通常用迭代法求解。2、迭代法，即在每一步update未知量逐渐逼近解，可以用于各种各样的问题（包括最小二乘），比如求的不是误差的最小平方和而是最小立方和。a）梯度下降是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题（线性和非线性都可以）。b）高斯-牛顿
sun小武·2020-09-13 04:25

机器学习优化算法中梯度下降,牛顿法和拟牛顿法的优缺点详细介绍

1、梯度下降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。
倔强超·2020-09-13 04:56

各种梯度下降法的优缺点

一、梯度法思想梯度法思想的三要素：出发点、下降方向、下降步长。机器学习中常用的权重更新表达式为：，这里的λ就是学习率，本文从这个式子出发来把机器学习中的各种“梯度”下降法阐释清楚。梯度方向是，步长设为常数Δ，这时就会发现，如果用在梯度较大的时候，离最优解比较远，W的更新比较快；然而到了梯度较小的时候，也就是较靠近最优解的时候，W的更新竟然也保持着跟原来一样的速率，这样会导致W很容易更新过度反而远离
panda爱学习·2020-09-13 04:43

感知机中重点考虑的知识点以及某点到超平面距离公式的推导

随机梯度下降法算法收敛性中的误分类次数k的不等式对偶形式中Gram矩阵的含义1、在感知机中，输入空间Rn中任一点到超平面S的距离为：推导过程如下（转）：其中两个向量的点积的公式为，因为该向量与超平面S平行
一个要好好学习的学渣·2020-09-13 02:22

神经网络与深度学习笔记汇总一

神经网络与深度学习笔记汇总一梯度下降法:向量化:代替for循环广播ReLU激活函数逻辑回归损失函数（误差函数）代价函数卷积神经网络往期回顾梯度下降法:通过最小化代价函数（成本函数）来训练的参数w和b步骤
Zzjw527·2020-09-13 00:46

几种优化算法(SGD, Adam, RMSPROP, BGD，MBGD, Momentum,)的比较

给定目标函数f(x),寻找到一组参数，最小化f(x)BGD(batchgradientdescent)批梯度下降法：采用整个训练集的数据来对损失函数进行计算缺点：这种方法在一次更新中，对整个数据集求梯度
Ian_Wonder·2020-09-12 23:01

线性分类(1)

感知机将输入空间(特征空间)中的实例划分为正负两类分离的超平面，旨在求出将训练集进行线性划分的超平面，为此，导入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，求得最优解。
龙王.*?·2020-09-12 21:33

最优化方法

梯度下降法SGDBGD牛顿法基本牛顿法全局牛顿法拟牛顿法DFPBFGSL-BFGS共轭梯度启发式*解决约束优化问题：拉格朗日乘数法1.梯度下降法过程梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。
YiWeiYH·2020-09-12 21:23

机器学习task1——线性回归

1过拟合参考链接：机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些Normalization方法：BN，LN等L1与L2正则化的区别2线性回归优化方法优化方法：梯度下降法最小二乘法（公式法）牛顿法拟牛顿法2.1牛顿法牛顿法推导
shiinerise·2020-09-12 19:06

梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD

梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD阅读目录1.批量梯度下降法BGD2.随机梯度下降法SGD3.小批量梯度下降法MBGD4.总结在应用机器学习算法时
weixin_30342209·2020-09-12 17:39

常用的优化算法：梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法,共轭梯度法

目录0.几个数学概念1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）3.共轭梯度法（ConjugateGradient
sunflower_sara·2020-09-12 17:02

机器学习中最常用的优化算法总结

1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）3.共轭梯度法（ConjugateGradient）4.启发式优化方法
zhxh0609·2020-09-12 17:07

梯度下降法原理完全式手推

梯度下降法我手写在纸上了，思路是先这样，然后再那样，之后这样，最后再那样，是不是很简单？函数单调导数与方向导数方向导数与梯度梯度下降公式由来
扎扎灰·2020-09-12 16:20

高深莫测的梯度下降法（GD）和随机梯度下降法（SGD）

梯度下降法：·不是一个机器学习方法·是一种基于搜素的最优化方法·作用：最小化一个损失函数（最终我们要求解的线性回归模型的本质就是最小化一个损失函数，直接计算出最小化函数的对应的参数的数学解，但是后面会发现很多机器学习的模型是求不到这样的数学解的
kokopop007·2020-09-12 16:14

机器学习中，为何经常要对数据归一化？

为什么归一化能提高梯度下降法求解最优解的速度？假定为预测房价的例子，自变量为面积大小和房间数，因变量为房价。
HF飞哥·2020-09-12 16:18

机器学习算法在什么情况下需要归一化？

1归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速
Running_you·2020-09-12 13:50

百面机器学习笔记（1） 特征工程

在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型
莉莉丫丫的海角·2020-09-12 10:54

线性回归与线性方程组求解的疑问

主角描述：线性回归：y=Wx+b，通过多组（x,y）估计出W和b，如果x有多个特征，W、b、y为一维向量，x为多个样本的矩阵，可以通过梯度下降法求解；线性方程组求解：Y=AX，X、Y为一维向量，A为矩阵
一只各种都搞一下的攻城狮·2020-09-12 04:46

感知机（python实现）

感知机旨在求出该超平面，为求得超平面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最优化（最优化）。感知机的学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式。
weixin_34416649·2020-09-12 04:02

五：逻辑回归

逻辑回归背景知识最大似然估计梯度下降法逻辑回归引入损失函数理解方式1理解方式2最大似然估计求解最优决策面梯度下降法随机梯度下降法批量梯度下降法随机梯度下降法和批量梯度下降法优缺点一对多分类背景知识最大似然估计先记着怕明天忘了
D___·2020-09-12 02:39

Machine Learning---LMS 算法数学说明

一、梯度这里得先介绍梯度这个概念，因为算法就是用了所谓的“梯度下降法”。1.方向导数对于方向函数的详细定义就不写了，这里就大概讲一下什么是方向函数。在一个xOy平面中，存在以下向量：，
心希盼·2020-09-12 01:39

【优化】超详细的LMS算法的matlab实现

LMS自适应滤波算法是基于维纳滤波算法，在最陡梯度下降法的基础上形成的滤波算法，它用梯度矢量的估计值来代替其精确值，应用广泛。
LZ君·2020-09-12 01:07

机器学习笔记（三）——Logistic Regression 的原理以及代码实现

训练分类器的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是梯度下降法，本文首先阐述Logistic回归的定义，然后推导回归系
行歌er·2020-09-11 23:28

共轭梯度法推导

共轭梯度法是介于梯度下降法与牛顿法之间的一个方法，是
狗子的修行路·2020-09-11 23:05

无约束优化算法——牛顿法与拟牛顿法（DFP，BFGS，LBFGS）

简介：最近在看逻辑回归算法，在算法构建模型的过程中需要对参数进行求解，采用的方法有梯度下降法和无约束项优化算法。
weixin_30673715·2020-09-11 22:20

神经网络(深度学习)常用的4种最优化方法——SGD、Momentum、AdaGrad、Adam

一、SGD描述随机梯度下降法(stochasticgradientdescent)，策略是朝着当前所在位置的坡度最大的方向前进。
黄大堂·2020-09-11 22:04

机器学习优化算法总览

目录机器学习要求解的数学模型最优化算法的分类费马定理拉格朗日乘数法KKT条件数值优化算法梯度下降法动量项AdaGrad算法RMSProp算法AdaDelta算法Adam算法随机梯度下降法牛顿法拟牛顿法可信域牛顿法分治法坐标下降法
咕噜咕噜day·2020-09-11 22:23

神经网络基础学习系列（四）——更新权重

现在有一种与此类似的解法——梯度下降法。
靇笙·2020-09-11 22:00

深入浅出最优化(5) 共轭梯度下降法

1共轭方向的定义对于正定二次函数f(x~)=12x~TG~x~+b~Tx~f(\tilde{x})=\frac{1}{2}\tilde{x}^T\tilde{G}\tilde{x}+\tilde{b}^T\tilde{x}f(x~)=21x~TG~x~+b~Tx~，其中GGG是n×nn\timesnn×n对角阵，对角元均为正数，这种情况下函数关于原点中心对称，每列由一个n元向量组成，向着每个维度，
HarmoniaLeo·2020-09-11 21:36

逻辑回归问题运用梯度下降法代价函数的求导

逻辑回归代价函数的求导过程没有具体展开，在此推导并记录：逻辑回归的代价函数可以统一写成如下一个等式：J(θ)=−1m[∑i=1my(i)log(hθ(x(i)))+(1−y(i))log(1−hθ(x(i)))]J(\theta)=-\frac{1}{m}\left[\sum_{i=1}^{m}y^{(i)}log(h_\theta(x^{(i)}))+(1-y^{(i)})log(1-h_\th
yang1994·2020-09-11 20:51

深度学习—— 最小二乘法 & 极大似然估计 & 梯度下降法

一、最小二乘法狭义的最小二乘，指的是在线性回归下采用最小二乘准则（或者说叫做最小平方），进行线性拟合参数求解的、矩阵形式的公式方法。所以，这里的「最小二乘法」应叫做「最小二乘算法」或者「最小二乘方法」，百度百科「最小二乘法」词条中对应的英文为「Theleastsquaremethod」。狭义的最小二乘方法，是线性假设下的一种有全局最优的闭式解的参数求解方法，最终结果为全局最优；而广义的最小二乘，指
qq_34872215·2020-09-11 19:15

机器学习笔记 -- LR 逻辑回归

逻辑回归一、线性回归基本形式学习策略广义线性模型二、逻辑回归引入（对数几率函数）1.公式推导2.梯度下降法（GradientDescent）求解3.正则化参考文献逻辑回归主要用来解决分类问题一、线性回归基本形式
你的一切都是星尘·2020-09-11 09:43

【Andrew Ng 深度学习】（一）神经网络和深度学习

2.3logisticsregression2.4梯度下降-GradientDescent2.5-2.6导数2.7计算图-ComputationGraph2.8计算图的导数计算2.9logistic中的梯度下降法
你的一切都是星尘·2020-09-11 09:42

无约束优化——梯度下降法

  有ddd元函数f(x⃗)f(\vec{x})f(x)，其中x⃗\vec{x}x为ddd维向量，试图找到x⃗\vec{x}x的某个取值x⃗∗\vec{x}^*x∗，使f(x⃗∗)f(\vec{x}^*)f(x∗)达到f(x⃗)f(\vec{x})f(x)的最小值（或最大值），这就是我们常说的“最优化”或“优化”。我们知道，机器学习中用训练集训练模型，其实大多时候就是建立目标函数，找到使目标函数达
Amber-J·2020-09-11 05:11
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