梯度下降法

深度学习与神经网络-吴恩达（Part2Week2）-优化算法

一、Mini-batch梯度下降法前面介绍的向量化方法能够让我们高效的处理m个样本数据，模型输入的也就是m个样本按列堆叠而成的矩阵X，同样地，输入数据的标签也是m个样本标签按列堆叠而成的矩阵Y。
DataScientistGuo·2020-08-23 07:19

三里屯科技寺Loft店某公司机器学习算法面试题

1多维空间的欧氏距离公式2BloomFilter可参考BloomFilter布隆过滤器3梯度下降可参考机器学习中的梯度下降法4海森堡矩阵5约瑟夫环可参考约瑟夫环的循环链表解法和数学公式解法6逻辑回归用来解决什么问题
海天一树X·2020-08-23 06:53

智能优化方法

第二——基于梯度的优化方法1.梯度下降法：每次搜索方向都是梯度下降最快的方向（负梯度方向）。梯度下降法的缺点在
ZQX101001·2020-08-23 04:43

深度学习之优化算法

深层神经网络的参数学习主要通过梯度下降法来寻找一组可以最小化结构风险的参数。在具体实现中，梯度下降法可以分为：批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降三种形式。
weixin_30888027·2020-08-23 03:47

优化算法之——最速下降法

在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习中，基于基本的梯
yhgao96·2020-08-23 01:08

机器学习中常见的几种最优化方法

【转】http://blog.csdn.net/owen7500/article/details/516016271.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod
人称杨老师·2020-08-22 21:05

吴恩达机器学习笔记（1） —— 线性回归

吴恩达机器学习笔记（1）——线性回归目录一.模型简介：一些约定：线性回归方程：二.CostFunction三.梯度下降四.线性回归之梯度下降法五.最小二乘法六.FeatureScaling一.模型简介：
*物喜己悲*·2020-08-22 21:56

凸优化：梯度下降法python实现

参考https://www.zhihu.com/people/tu-zi-bu-guo-dong/activities
IE06·2020-08-22 16:54

数学建模论文

摘要经过十天的学习，我重新认识了数学建模，以及在解决问题的过程中用到的一些算法，比如说聚类法、梯度下降法等等，和一些常用的软件，如Matlab、Lingo等。
呆呆说·2020-08-22 15:01

与神经网络学习相关的技巧

在之前的专题中，我们介绍了梯度法来更新参数，以逐渐靠近最优参数，这个过程就是随机梯度下降法(SGD)，其核心思想是参数的更新方向是沿着变化最大的方向进行，而我们都
漩涡鸣雏·2020-08-22 14:55

条件随机场CRF - 学习和预测

具体的优化实现算法有改进的迭代尺度法IIS、梯度下降法以及拟牛顿法。改进的迭代尺度法(IIS)已知训练数据集，由此可知经验概率分布，
-柚子皮-·2020-08-22 13:41

深度学习中的优化函数总结

1.梯度下降沿着负梯度的方向更新参数w=w−αdww=w-\alphadww=w−αdw其中α\alphaα是学习率，被更新的参数是www，其梯度为dwdwdw，梯度->位置梯度下降法相关的优化方法容易产生震荡
orangerfun·2020-08-22 13:58

深度学习入门之5--网络学习相关技巧1(最优路径梯度)

目录参数的更新1SGD(随机梯度下降法)方法1.1SGD缺点2Momentum方法3AdaGrad方法4Adam方法5案例5.1common文件夹5.1.1、common/functions.py5.1.2
陌上飘烟云·2020-08-22 13:12

推导条件随机场参数估计的全过程

/www.zhihu.com/question/20380549/answer/45066785来源：知乎写在前面的部分：条件随机场结构各种各样，我们来个最简单的线性条件随机场，推导的方法也用最简单的梯度下降法
liujianfei526·2020-08-22 12:01

深度学习_参数更新

1.SGD（随机梯度下降法）将参数的梯度（导数）作为线索，沿梯度方向更新参数，重复多次逐渐靠近最优参数。该方法比较低效，当处理的函数的形状非均向时搜索路径会非常低效。
AI 黎明·2020-08-22 12:25

机器学习入门：基于逻辑回归的分类

逻辑回归的定义2、假设函数（Hypothesisfunction）3、损失函数（CostFunction）4、代码实现4.1先尝试调用sklearn的线性回归模型训练数据，尝试以下代码，画图查看分类的结果4.2用梯度下降法将相同的数据分类
christianzhang93·2020-08-22 12:19

机器学习——从线性回归到逻辑回归【附详细推导和代码】

一文讲透梯度下降法详细推导线性回归模
TechFlow·2020-08-22 12:40

机器学习之监督算法（一）

机器学习监督算法机器学习常用算法一.回归算法1.最小二乘法1）定义2）解法3）代码实现2.梯度下降法求解多元线性回归1）例子——参考西瓜书2）梯度下降算式推导过程3）代码实现二.分类算法1.KNN（K近邻算法
寡言闲客·2020-08-22 12:19

pytorch优化器

使用参数的梯度，沿梯度方向更新参数，并重复这个步骤多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（stochasticgradientdescent），简称SGD。W为需要更新的权重参数；损失
土豆土豆，我是洋芋·2020-08-22 12:48

机器学习进阶之（二）条件随机场

条件随机场就是通过给定训练数据集估计条件随机场模型训练参数，条件随机场实际上是定义在时序数据上的对数线性模型，其学习方法包括极大似然估计以及正则化的极大似然估计，具体的优化实现方法包括改进的迭代尺度法、梯度下降法以及拟牛顿法
Merlin17Crystal33·2020-08-22 11:44

机器学习之梯度下降法与线性回归

梯度下降法不是一个机器学习算法，而是一种基于搜索的最优化方法，用于最小化一个效用函数。
ovtenng·2020-08-22 11:09

对SVM的个人理解

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、拉格朗日乘子
arthur503·2020-08-22 09:40

机器学习——线性回归

机器学习——线性回归线性回归线性回归定义最小二乘法之正规方程最小二乘法之梯度下降法回归性能评估欠拟合与过拟合L2正则、L1正则与稀疏性岭回归模型拟合参数波士顿房价案例数据分析线性回归线性回归定义线性模型
yujie12345678·2020-08-22 09:55

泛读论文：Style Transfer 风格迁移合集

问题人们可以通过结合不同的风格和主题创作出独特的视觉效果，作者想通过算法实现方法问题：给你一个内容图像CCC，给定一个风格图片SSS，而你的目标是生成一个新图片GGG方法：定义一个关于GGG的代价函数JJJ用来评判某个生成图像的好坏，使用梯度下降法去最小化
一条咸狗·2020-08-22 03:34

改善深层神经网络：第二周优化算法

文章目录小批量梯度下降批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降理解小批量梯度下降指数加权平均指数加权平均修正偏差AdagradRMSProp动量梯度下降法小批量梯度下降一共500000个数据，每批数据1000
爱吃糖的茄子·2020-08-22 02:05

机器学习入门（六）：线性回归——梯度下降法求解目标函数

我们现在就来用之前讲过的算法：梯度下降法，来对其进行求解。斜率、导数和偏微分梯度下降法我们
米饭超人·2020-08-22 02:09

梯度向量与梯度下降法

    最近非常热门的“深度学习”领域，用到了一种名为“梯度下降法”的算法。梯度下降法是机器学习中常用的一种方法，它主要用于快速找到“最小误差”（theminimumerror）。
Sagittarius_Warrior·2020-08-22 00:21

机器学习--线性回归——梯度下降法求解目标函数

我们现在就来用之前讲过的算法：梯度下降法，来对其进行求解。斜率、导数和偏微分梯度下降法我们
郭洪源·2020-08-22 00:13

机器学习教程篇1 -- 线性回归（下）梯度下降法

机器学习--线性回归一、梯度下降法1、概念2、对比分析梯度下降法和最小二乘法3、代码“故不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海”线性回归的第二部分，梯度下降法一、梯度下降法1、概念在求解机器学习算法的模型参数
山顶洞人乌拉·2020-08-22 00:30

梯度下降算法原理 线性回归拟合（附Python/Matlab/Julia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。  
猫叔Rex·2020-08-21 23:35

2.001 用Tensorflow的梯度下降法求二次函数的极小值

梯度下降法见7.001梯度下降法假设二次函数为f(x)=x^2+y^2，显然，这个函数的极小值在原点，极小值为零，那么如何利用tensorflow求解呢？
zdegrh_2·2020-08-21 23:26

梯度下降法-线性拟合

梯度下降法的原理网上到处都有，可以参考http://blog.csdn.net/woxincd/article/details/7040944讲的很详细。代码资源地址
Kooola的博客·2020-08-21 23:21

（二）tensorflow入门之使用tensorflow预测一元一次函数的参数（梯度下降法）

首先需要讲一个东西，优化器Optimizer。我们Optimizer是一个抽象类，我们一般用其子类GradientDescentOptimizer,一个基于梯度下降的优化器。GradientDescentOptimizer的初始化函数如下：__init__(learning_rate,use_locking=False,name='GradientDescent')其中learning_rate为
xuzkbd·2020-08-21 23:17

优化算法之梯度下降法

梯度下降法作为一种最优化算法，通常也称最速下降法，这种算法算得上机器学习里面求解各式model的神器，理解并灵活应用对model的求解具有重要意义。
齐鸣飞·2020-08-21 23:10

多元梯度下降法（2）--学习率α machine learning

学习率1.怎么确保梯度下降算法在正确的工作？？1.1画出J-n曲线1.2自动收敛测试2.选择合适的学习率2.1学习率太大会出现的情况2.2如何选择合适的α1.怎么确保梯度下降算法在正确的工作？？1.1画出J-n曲线在使用梯度下降算法时，我们会画出J(θ)−nJ(\theta)-nJ(θ)−n曲线，其中，J(θ)J(\theta)J(θ)是代价函数，nnn是迭代次数。当J(θ)J(\theta)J(
三省少年·2020-08-21 23:40

梯度下降算法

介绍梯度下降法，又称最速下降法，是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向（因为在该方向上目标函数下降最快，这也是最速下降法名称的由来
爱吃糖的小熊·2020-08-21 23:26

梯度下降法计算二次函数极值、拟合一次曲线、拟合二次曲线

梯度在单变量函数中，梯度其实就是函数的微分形式，代表着在某点处，函数的切线的斜率；在多变量函数中，梯度是一个向量，（向量具有方向，有该点指向上升最快的方向）；梯度的方向：函数中某切点上升最快的方向梯度下降法的基本思想可以将函数类比一座山
A-Rocket·2020-08-21 23:41

机器学习笔记之多元梯度下降法

梯度下降法作为机器学习中很基础的方法，是我们必须要掌握的。
Steven·简谈·2020-08-21 22:31

手写二元线性回归梯度下降—Python代码

梯度下降法的python实现代码思路代码实现数据资料代码思路导入所需库导入所需数据数据转换—提取X,Y设置初始值事先指定系数值、学习率、迭代次数定义损失函数(二元线性回归)J(θi)=12m∑i=1m[
whether-or-not·2020-08-21 22:55

常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）

常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。
zcl_1·2020-08-21 22:51

C++,二元函数，梯度下降法，求极值

#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;doublenormalf(doubleE,doublesigema2){doubley;std::random_devicerd{};std::mt19937gen(rd());std::normal_distributiond{E,sigema2};y=d(gen);return
weixin_41353540·2020-08-21 22:16

梯度下降法之方向导数，梯度的理解

方向导数的意义：表征函数沿任意方向会增加多少，减少多少的量，表征函数在任意方向变化的快慢**学习率：**定义每次参数更新的幅度。梯度：函数的偏导数，梯度是一个向量，有大小与方向。方向导数与梯度的关系：方向导数=梯度的模*角度值角度值为0：与梯度方向同向，函数增加最快角度值为180：与梯度方向反向，函数减少最快角度值为90：函数变化为0方向导数，梯度关系的详细解释可参考下面博文：https://bl
爱学习的人工智障·2020-08-21 22:52

基于MATLAB和C#编程实现二元函数梯度下降法求极小值

Matlab代码//对x的偏导functiondx=fx(x,y)dx=sin(y)*exp((1-cos(x))^2)*2*(1-cos(x))*sin(x)-sin(x)*exp(((1-sin(y)))^2)+2*(x-y);end对y的偏导functiondy=fy(x,y)dy=cos(y)*exp((1-cos(x))^2)-cos(x)*exp(((1-sin(y)))^2)*2*(
Bob_In_Bit·2020-08-21 22:13

梯度下降法求解函数极大值-Matlab

也可以写在.m文件里3.输出结果题外话题目作答本文使用MATLAB作答1.建立函数文件ceshi.mfunction[x1,y1,f_now,z]=ceshi(z1,z2)%%%%%%%%%%%%%%梯度下降法求函数局部极大值
weixin_30632883·2020-08-21 22:19

多元梯度下降法

多元梯度下降法与线性的相比，就是变量变多了。所以在梯度下降算法中实现θ的更新也变得复杂，但原理一样。默认x0等于1，依次偏导更新θ：
up_XCY·2020-08-21 21:40

梯度下降（gradient descent）

梯度下降法,又称最速下降法。1847年由著名的数学家柯西Cauchy给出。梯度下降法，基于这样的观察：如果实值函数在点处可微且有定义，那么函数在点沿着梯度相反的方向下降最快。
花折泪·2020-08-21 21:15

用梯度下降法解非线性方程

#include#includeusingnamespacestd;voidnewton(intn,doublex[],doubley[],doubleeps);doublefn(intn,doublex[],doubley[]);constdoublePI=3.14159265358979323846;intmain(){inti,n=3;doubley[3],x[3]={0.5,0.5,0.5
todayq·2020-08-21 21:12

python 线性回归 梯度下降法

公式：代码：#-*-coding:utf-8-*-defgradient_descent(xi,yi):theta0,theta1=0,0#初始化m=len(xi)alpha=0.01#学习率max_step=20000#学习次数count=0epsilon=0.1#误差临界值whileTrue:num1,num2=0,0foriinrange(m):num1+=theta0+theta1*xi[
ShawDa·2020-08-21 21:45

机器学习中的数学(二)--梯度下降法

第二部分主要讲述了梯度下降法，这是在机器学习中很重要很常见的方法。梯度下降法（gradientdescent）又称最速下降法（steepestdescent）是求解无
爱吃骨头的猫、·2020-08-21 21:18

梯度下降法

一，梯度的定义（gradientdescent）一元函数y=f(x)y=f(x)在点x0x0处的梯度是：(f′(x0))(f′(x0))二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)在点（x0,y0）（x0,y0）处的梯度是：(∂f∂x∣∣(x0,y0),∂f∂y∣∣(x0,y0))(∂f∂x|(x0,y0),∂f∂y|(x0,y0))简而言之，对多元函数的各个自变量求偏导数，并把求得的这些偏导数写成向
pennyyangpei·2020-08-21 21:46
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