梯度下降法第40页

GBDT算法原理

一、基础知识1.泰勒级数展开2.梯度下降法3.牛顿法4.从参数空间到函数空间二、GBDT1.DT：回归树RegressionDecisionTree5.GBDT适用范围2.GB：梯度迭代GradientBoosting6

Rnan-prince·2020-09-11 02:26

深度学习经验总结

在keras上的实验，SGD，也叫随机梯度下降法，按我个人的理解，在keras上的实现过程是这样的，先把训练数据打乱（可选，也就是fit里面的shuffle属性）然后根据batch_size设置的值把训练数据拆分成几个等份

yqf113·2020-09-10 21:41

机器学习入门笔记(二)----线性回归

平方误差代价函数：...3.梯度下降法：将代价函数J取值最小化。定义：α：速率、步长。太小导致速度慢。太大，导致不能收敛、甚至发散。常规做法：θ同步更新。

end·2020-09-10 21:31

优化器类别

GD、BGD、SGDGD标准梯度下降法，常理解为在线学习，即batch为1。即根据每组数据得到损失的梯度来更新参数。也常写作：优势：梯度随机性大，代表网络每次更新更具有探索性，理论上有利于泛化能力。

~℃~·2020-09-10 21:20

Python机器学习笔记四（要记笔记）

最小二乘法参考链接：https://www.cnblogs.com/pinard/p/5976811.htmlhttps://www.cnblogs.com/gufeiyang/p/7469915.html三、梯度下降法参考链接

糖逗·2020-09-10 17:42

机器学习入门笔记（一）

机器学习笔记机器学习基本概念一元线性回归梯度下降法机器学习基本概念机器学习与数据挖掘息息相关，可用人脑模拟机器学习的过程。

安徒生的旧时光·2020-09-10 17:21

机器学习线性回归法（Linear Regression）与梯度下降法（Gradient Descent）

线性回归法与梯度下降法1线性回归理论推导2简单线性回归的实现3衡量线性回归的指标4多元线性回归和正规方程解5梯度下降法6线性回归中的梯度下降法7随机梯度下降法8小结希望阅读本文可以从头开始看，博主自认为保持着逻辑连贯性机器学习算法分为分类算法和回归算法

Yangshengming_zZ·2020-09-10 16:03

机器学习面试题

为什么归一化能加快梯度下降法求优化速度？简单说下Adaboost？SVM和LR区别和联系？机器学习中的距离和相似度度量方式有哪些？AUC为啥对正负样本比例

耗子来啦·2020-09-10 13:34

图像处理中拟合直线的几种方法

2.梯度下降法3.高斯牛顿、列-马算法

Ranger灬波·2020-09-10 11:45

深度学习调参介绍

参考避免数值问题（精度）更快的收敛，尤其是梯度下降法，方便初始化解，同时学习率的设置也更方便合理==确实会加速收敛和迭代的过程；借图侵删样本的特征量纲可能不一致，需要统一常用的sigmoid函数，在绝对值较大时容易出现饱和怎样归一化

DefineE·2020-09-10 10:02

最优化算法数学详解之——梯度下降法和牛顿迭代法

梯度下降法牛顿迭代法两种算法比较应用情景当我们有了一堆数据，需要用这堆数据构建模型时，首先需要确定模型中的变量，其次确定模型形式，最后需要确定模型中的参数。

高延君·2020-09-04 22:32

数学建模笔记一数据标准化

这些特征变量的量纲和数值的量级通常会不一样；而通过标准化处理，可以使得不同的特征变量具有相同的尺度（也就是说将特征的值控制在某个范围内），这样目标变量就可以由多个相同尺寸的特征变量进行控制，这样，在使用梯度下降法学习参数的时候

佩瑞·2020-09-02 14:19

机器学习-统计学习方法算法笔记

监督学习感知机--二类分类的线性分类模型输出1和-1f(x)=sign(wx+b)学习策略：损失函数为误分类点到超平面的总距离L(w,b)=-∑y(wx+b)最优化算法：随机梯度下降法：首先选取一个超平面

kate2020·2020-08-30 15:34

bp神经网络及改进（python）

bp神经网络及改进（python）批量梯度下降法（BatchGradientDescent，BGD）随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDescent

weixin_42353399·2020-08-28 10:52

感知机+Python3的实现（原始形式与对偶形式）

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，导入基于误差的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。感知机学习算法具有简答而易于实现的优点，分为原始

CReep~·2020-08-26 23:00

利用梯度下降法求解一元线性回归和多元线性回归

文章目录原理以及公式【1】一元线性回归问题【2】多元线性回归问题【3】学习率【4】流程分析（一元线性回归）【5】流程分析（多元线性回归）归一化原理以及每种归一化适用的场合一元线性回归代码以及可视化结果多元线性回归代码以及可视化结果总结原理以及公式【1】一元线性回归问题原函数是一元函数(关于x)，它的损失函数是二元函数(关于w和b)这里介绍两种损失函数：平方损失函数和均方差损失函数【2】多元线性回归

拾牙慧者·2020-08-26 16:17

【机器学习与深度学习理论要点】23. 什么是学习率，作用是什么，学习率导致的问题？什么是反向传播及反向传播算法

在梯度下降法中，都是给定统一的学习率，整个优化过程中都以确定的步长进行更新，在迭代优化的前期中，学习率较大，则前进的步长就会较长，这时便能以较快的速度进行梯度下降，而在迭代优化后期，逐步减小学习率的值，

yegeli·2020-08-26 16:08

梯度下降和反向传播的理解

1.什么是梯度下降法绝大部分的机器学习算法最后都是最优化一个目标函数，而梯度下降算法是寻找一个函数局部最优解的有效方法。顺着梯度下滑，找到最陡的方向，迈一小步，然后再

往事如yan·2020-08-26 14:18

原始感知机+对偶感知机的实现（python版）

感知机学习策略：根据目的，我们可以导入基于误分类的函数，利用梯度下降法求误分类

Senn_森·2020-08-26 14:33

感知机学习算法python代码实现

感知机学习算法一共有两种实现形式，一种是原始形式，一种是对偶形式感知机学习算法是通过梯度下降算法来实现最优化的，这里梯度下降选用的是随机梯度下降法。

这样啊我也喜欢·2020-08-26 14:03

机器学习复习二（神经网络和支持向量机）

激活函数：反向传播算法BP:基于梯度下降策略：由于负梯度方向是函数值下降最快的方向，因此梯度下降法就是沿着负梯度方向搜索最优解。

dirac(狄拉克)·2020-08-26 08:34

优化算法-梯度下降法:BGD(批梯度)、SGD（随机梯度）、小批量梯度（MBGD）

（1）批梯度下降法（BatchGradientDescent）梯度下降法和最小二乘法相比，梯度下降法需要选择步长，而最小二乘法不需要。梯度下降法是迭代求解，最小二乘法是计算解析解。

Foneone·2020-08-25 17:15

学习率衰减(Learning rate decay)

随时间慢慢减少学习率来加快学习算法在使用mini-batch梯度下降法时，mini-batch数量不大，大概64或者128个样本，在迭代过程中会有噪音（蓝色线），下降朝向最小值，但是不会精确地收敛，所以你的算法最后在附近摆动

bestrivern·2020-08-25 17:24

对SVM的个人理解---浅显易懂

19966891之前以为SVM很强大很神秘，自己了解了之后发现原理并不难，不过，“大师的功力在于将idea使用数学定义它，使用物理描述它”，这一点在看SVM的数学部分的时候已经深刻的体会到了，最小二乘法、梯度下降法

weixin_34392435·2020-08-25 17:18

飞桨PaddlePaddle课程之入门深度学习

机器学习和深度学习1.1机器学习机器学习的实现1.2深度学习神经网络的基本概念2.使用Python和Numpy构建神经网络模型2.1波士顿房价预测任务2.2构建神经网络模型数据处理模型设计训练配置训练过程梯度下降法使用

你存在我的心·2020-08-25 17:18

李宏毅机器学习系列-结构化学习之结构化支持向量机

李宏毅机器学习系列-结构化学习之结构化支持向量机回顾统一框架统一框架的问题结构化学习的应用统一框架的问题解决方案前方高能线性可分的情况和结构化感知机训练次数的数学推导如何进行快速训练线性不可分情况定义损失函数梯度下降法考虑误差加上正则化结构化

王伟王胖胖·2020-08-25 17:21

激活函数选取不当为什会造成梯度消失

前一层的输出为后一层的输入则输出层输出为：(f为激活函数)代价函数我们使用常用的方差函数：我们知道利用梯度下降法更新权值的公式为：现在我们想更新的权值，根据权值更新公式则和链式法则有：假设我们的激活函

益达888·2020-08-25 17:14

【西瓜书笔记02】标准梯度下降和随机梯度下降

参考资料：1.标准梯度下降法和随机梯度下降法的区别2.梯度下降与随机梯度下降主要区别概括1.标准下降时在权值更新前汇总所有样例得到的标准梯度，随机下降则是通过考察每次训练实例来更新。

达瓦里氏吨吨吨·2020-08-25 16:32

梯度下降和随机梯度下降的区别

一.介绍梯度下降法（gradientdescent）是求解无约束最优化问题的一种常用方法，有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。

wa卡卡·2020-08-25 15:50

线性回归02-线性回归+梯度下降法(简单)

文章内容多元线性回归梯度下降法求最小值线性回归有截距（利用梯度下降法求w和b）多元线性回归线性回归评价如果不计算截距，本质就是矩阵运算，线性代数中知识点如果计算截距，使用梯度下降，多个变量，求导，求偏导数线性回归的目标

进击的豌豆·2020-08-25 15:09

TASK1 线性回归-Linear_regression

线性回归的概念1、线性回归的原理2、线性回归损失函数、代价函数、目标函数3、优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等)4、线性回归的评估指标5、sklearn参数详解1、线性回归的原理进入一家房产网，可以看到房价

joejoeqian·2020-08-25 11:52

吴恩达机器学习笔记-正规方程

在前面的学习中，我们一直使用的线性回归算法是梯度下降法，即为了最小化代价函数，我们需要通过迭代很多步来收敛到全局最小值。那么现在我们来学习一种新的解法来求解。即正规方程。

Carey_Wu·2020-08-25 11:45

Pytorch_第八篇_深度学习 (DeepLearning) 基础 [4]---欠拟合、过拟合与正则化

深度学习(DeepLearning)基础[4]---欠拟合、过拟合与正则化Introduce在上一篇“深度学习(DeepLearning)基础[3]---梯度下降法”中我们介绍了梯度下降的主要思想以及优化算法

沁泽呀·2020-08-25 09:13

三分法求凸函数的极值

作者：jostree转载请注明出处http://www.cnblogs.com/jostree/p/4397990.html在机器学习中，求凸函数的极值是一个常见的问题，常见的方法如梯度下降法，牛顿法等

weixin_34318326·2020-08-25 05:39

感知机学习笔记

感知机什么是感知机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。分为原始形式和对偶形式。感知机是1957年由Rosenblatt提出，是神经网络和SVM的基础。

hehesakura·2020-08-25 03:16

为何对数据进行“中心化、归一化”处理

www.zhihu.com/question/370694771、神经网络中，将原始数据进行去中心、归一化这样的标准化处理，（归一化）使得不同的特征具有相同的尺度（量纲），即消除特征之间的差异性，在使用梯度下降法学习参数的时候

wuxtwu·2020-08-25 01:36

梯度下降法与最速下降（凸优化方法）

梯度下降法：假设目标优化形式为：argminxf(x)argmin_xf(x)argminxf(x)即我们要求取函数f(x)f(x)f(x)的最小值，那么根据梯度下降法，可以如下算法：while∣∣▽f

geter_CS·2020-08-24 19:03

全变分模型（TV）图像去噪[学习笔记]

要了解这些内容，参照连接泛函与欧拉方程：沈子恒泛函与变分初步（Euler-lagrange条件）梯度下降流：六尺帐篷深入浅出–梯度下降法及其

梦海风·2020-08-24 15:09

大话稀疏回归(1)——Lasso、OMP、Lars.....

大话稀疏回归系列目录一.为什么要使回归系数稀疏二.常用的稀疏回归方法三.L0和L1、L2正则化四.求解非凸优化问题——Lasso回归1.坐标轴下降法2.近端梯度下降法五.前向逐步回归和最小角回归1.ForwardStagewiseRegression2

雨帶著眼淚滑落·2020-08-24 13:16

TF - 代价函数和过拟合

为简单起见，同样一个样本为例进行说明，此时二次代价函数为：a=σ(z),z=∑Wj*Xj+bσ()是激活函数假如我们使用梯度下降法(Gradientdescent)来调整权值参数的大小，权值w和偏置b的梯度推导如下

leo567·2020-08-24 03:26

梯度下降法和泰勒公式

猫猫虫(——)·2020-08-24 02:48

【译】零基础学习梯度下降算法

作者：PhilippMuens翻译：老齐梯度下降法是机器学习中最基本的优化技术之一。那么，什么是梯度?下降的是什么？我们要优化的是什么?

qiwsir·2020-08-24 01:20

BFGS优化算法的理解以及LBFGS源码求解最优化问题

理论部分一般优化算法中，比较简单的是梯度下降法，其主要思想为：给定目标函数f(x),给

痞子兵·2020-08-24 01:29

2月20 牛顿法，海赛矩阵（hesse matrix），作用求根与最优化，与梯度（平面拟合局部）相比效率高，因为用二次曲面去拟合局部

文章目录1.0牛顿法（牛顿法又被很形象地称为是"切线法"）1.1求方程的根；补充：海赛矩阵（hessematrix）1.2最优化算法演示代码np.array的各类用法：1.4牛顿法和梯度下降法的比较1.0

Hali_Botebie·2020-08-24 00:59

如何理解泰勒公式?

泰勒公式最直接的应用就是近似计算，一阶泰勒展开式经常应用于机器学习的最优化算法，比如常见的梯度下降法。泰勒公式的定义若函数f(x)f(x)f(x)在

RainTicking·2020-08-23 23:37

天元第三讲 | 从图像分类任务上手，学习AI模型构建与训练

8月4日，旷视联合机器之心开设的公开课《零基础入门旷视天元MegEngine》第二讲完成，旷视研究院深度学习框架研究员刘清一主要讲解了数据的加载和预处理、神经网络的基本算子、使用梯度下降法优化神经网络的参数

旷视·2020-08-23 23:44

滴滴-2019+快手2020（A）-校园招聘算法工程师笔试题

要解决这个问题首先要看归一化的作用：1.归一化可以加快梯度下降法求解最优解的速度。当特征之间的数值变化范围相差太大时，会使得收敛路径呈Z字型，导致收敛太慢，或者根本收敛不到最优解的结果。

一种tang两种味·2020-08-23 22:45

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 3 - 构建神经网络模型（二）

深度学习课程DAY3-构建神经网络模型（二）Chapter2构建神经网络模型2.2代码实现-构建神经网络模型（4）训练过程1）梯度下降法2）计算梯度3）使用Numpy进行梯度计算4）确定损失函数更小的点

Venistar·2020-08-23 18:39

2020-08-19--梯度下降法01

梯度下降法简介多元线性回归中的梯度下降法随机梯度下降法梯度下降法的调试1.梯度下降法简介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：最小化损失函数(最小值的点)梯度上升法：最大化一个效用函数(最大值的点

program_white·2020-08-23 16:04

多元梯度下降法演练（1）--特征缩放（特征归一化）,Feature Scaling,mean normalization machine learning

多元梯度下降法演练（1）--特征缩放（特征归一化）1.目的2.怎么做2.1FeatureScaling（特征归一化）2.1.1公式2.1.2举例：2.1.3注意2.2meannormalization(

三省少年·2020-08-23 08:21

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