梯度下降法

梯度下降法--线性回归模型

①代价函数：∂∂θjJ(θ0,θ1)(1)\boldsymbol{\frac{\partial}{\partial\theta_j}J(\theta_0,\theta_1)}\tag{1}∂θj∂J(θ0,θ1)(1)θj\theta_jθj中j=1,0j=1,0j=1,0将代价函数展开：∂∂θj[12∗m∑i=0m(hθ(xi)−yi)2](2)\frac{\partial}{\partial\
120斤·2020-08-21 20:56

第一课作业：用梯度下降法求函数局部极大值

题目描述采用matlab完成功能，借鉴了某位大神的代码：http://blog.sina.com.cn/s/blog_824188eb0102weos.html代码如下：注意：由于这里求的是极大值，而用梯度下降法得到的是极小值
qq_41118491·2020-08-21 20:50

梯度下降法

在学习梯度下降法之前，我们得先明确一件事情。那就是梯度下降法在机器学习领域中并不是一个类似KNN的机器学习算法，而是一个基于搜索的最优化方法。
@hello先生·2020-08-21 20:22

梯度下降法求解目标函数最小值的简单例子

梯度下降法讲得比较简单透彻的好文：梯度下降法假设目标函数为：则目标函数对的偏导为：，对的偏导为设置初始值后迭代，代码如下，可直接运行clcclearx1=[-10:0.1:10];x2=[-10:0.1
陈学俊·2020-08-21 20:48

机器学习——梯度下降法一元线性回归实现（JavaScript实现）

，yi=[y1,y2,y3...]利用梯度下降法，使得代价函数（即误差）取最小值，求得此时的参数值举个例子，假设要拟合的函数为y=ax+b，代价函数为J(a,b)，现在要使代价函数最小不妨想，在登山的过程中
我要潇潇洒洒·2020-08-21 20:08

机器学习笔记（1）梯度下降法 线性回归C语言实现

目录序原理总结最小二乘法（小平方法）描述回归程度的量相关系数R实验梯度下降法代码总结序最优解问题一直在某些自控系统中有需求，譬如pid控制器，目前我还是凭经验调节，偶然搜到可以用机器学习调节PID参数于是乎便开始了学习
全桥整流基围虾·2020-08-21 20:27

学习吴恩达 --机器学习 ---多元梯度下降法2（学习率的选择）笔记

使用梯度下降法就是需要让代价函数J(theta)随着迭代的次数不断下降，当代价函数趋于平滑，几乎不发生变化的时候就说函数已经收敛了，也可以通过自动收敛测试来判断代价函数是否收敛（判断条件就是：代价函数在相邻两次的迭代中变化小于某个数值
lu_sunshine1234·2020-08-21 19:21

02-一次准则函数及梯度下降法

算法实质：最优化技术中的梯度下降法。也是人工神经网络理论中的线性阈值神经元学习方法。
vic-chen·2020-08-21 19:34

梯度下降法（Gradient Descent）

第一次写博客，好激动啊，哈哈。之前看了许多东西但经常是当时花了好大功夫懂了，但过一阵子却又忘了。现在终于决定追随大牛们的脚步，试着把学到的东西总结出来，一方面梳理思路，另一方面也作为备忘。接触机器学习不久，很多东西理解的也不深，文章中难免会有不准确和疏漏的地方，在这里和大家交流，还望各位不吝赐教。先从基础的开始写起吧。这是学习AndrewNg的课程过程中的一些笔记，慢慢总结出来和大家交流。（又加了
isMarvellous·2020-08-21 19:20

机器学习笔记5-梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法

一、梯度下降法梯度下降法应用一阶泰勒展开，假设L(θ)代表损失函数，目标：最小化损失函数，θ是需要更新的模型参数。
Tobesix·2020-08-21 19:49

吴恩达深度学习笔记（8）-重点-梯度下降法（Gradient Descent）

梯度下降法（GradientDescent）（重点）梯度下降法可以做什么？
极客Array·2020-08-21 18:35

【深度学习的数学】2-11 用Excel体验梯度下降法（用python实现）

梯度下降法是神经网络计算的基础，下面我们用python编程来体验它！
Dontla·2020-08-21 18:43

梯度下降法终极版

在之前的文章中，我用梯度下降法实现了Logistic回归，当时用的是批量梯度下降法，现在就来进一步了解梯度下降法的原理以及在机器学习中的应用。
ACdreamers·2020-08-21 18:22

多元梯度下降法--machine learning

多元梯度下降法--machinelearning1.概念2.例子2.1n=1的情况2.2n大于1的情况1.概念回顾上节课所学：梯度下降算法，针对每一个θj\theta_jθj2.例子2.1n=1的情况2.2n
三省少年·2020-08-21 17:06

梯度下降法算法核心

非调库方法实现梯度下降法多元线性回归：https://blog.csdn.net/weixin_42040221/article/details/104342448在高等数学中，我们学习了导数，泰勒展开等等
lzpyx·2020-08-21 17:23

深度卷积网络原理—实例讲解梯度下降法参数更新过程

首先，先回顾梯度下降公式：（下面利用均方差MSE损失来进行演示）梯度下降的训练公式：接下来，按照上面的公式进行求最大值的案例讲解令，学习速率为0.1，初始化参数w1=0，w2=0，b=0样本一：x1=0.1，x2=0.8输出：OUT=w1x1+w2x2+b=0*0.1+0*0.8+0=0期望输出=0.8损失：LOSS=(OUT-期望输出)2=(0-0.8)2=0.64回顾此前的公式：因此，新的权重
weixin_30839881·2020-08-21 17:02

人工智能之用excel和python实现一元二元函数梯度下降

人工智能之用excel和python实现一元和二元函数梯度下降梯度下降法和牛顿法的总结与比较一、梯度下降法1、批量梯度下降法2、随机梯度下降法3.随机梯度下降和梯度下降的比较二、牛顿法三、牛顿法和梯度下降法的比较一元函数梯度下降二元函数梯度下降
三分奶茶七分糖丶·2020-08-21 17:21

Pthon实战一.梯度下降法求一元回归方程

1.获得数据集2.参数初始化3.梯度下降python代码如下importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#原始数据及x=np.mat([1,2,3,4,5,6])y=np.mat([2,4,6,8,10,12])a=0b=0canshu=np.mat([a,b])plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.show()x=np.ma
南七小僧·2020-08-21 17:36

机器学习笔记（一）----线性方程拟合的梯度下降法

机器学习引言定义：一个年代近一点的定义，由TomMitchell提出，来自卡内基梅隆大学，Tom定义的机器学习是，一个好的学习问题定义如下，他说，一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。经验e就是程序上万次的自我练习的经验而任务t就是下棋。性能度量值p呢，就是它在与一些新的对手比赛时，赢得比赛的概率。目前存在几
冬之晓东·2020-08-21 17:33

梯度下降法和牛顿法学习笔记

梯度下降法直接举一个二次代价函数的例子，目标函数就是：C(ω,b)=12n∑x∣∣y(x)−α∣∣2C(\omega,b)=\frac{1}{2n}\sum_x||y(x)-\alpha||^2C(ω,
yougwypf1991·2020-08-21 17:49

神技~使用梯度下降法解二元一次方程

首先问一个问题y=(x1−3)2+(x2+4)2=0，x1，x2y=(x1-3)^2+(x2+4)^2=0，x1，x2y=(x1−3)2+(x2+4)2=0，x1，x2等于多少？当然经历了优秀教育的你，可以立马说出答案：x1=3、x2=−4x1=3、x2=-4x1=3、x2=−4但是，还是需要自己动脑子呀。。。。所以咱能偷懒的时候就尽可能的偷懒，于是乎有了一个大胆的想法：教我的电脑学多元函数求解~
繁华落尽、时光静好·2020-08-21 17:54

机器学习——分类问题(2020最新版)

直接使用梯度下降法去做逻辑回归，相当于完成底层实现。直接调用sklearn的话，简单很多，具体实现无法学习到。
马哥教育·2020-08-21 12:00

梯度下降法入门解析

1、梯度下降法是做什么用的？机器学习中都有一个代价函数，训练时就是要使代价函数值最小，这样假设的值和实际值就越接近。
小魔大树哥·2020-08-21 10:06

【统计学习课程】2 线性分类

Logistic回归什么是Logistic回归为什么用交叉熵作为优化目标概率解释Logistic回归推广的Logistic回归小结指数族分布和最大熵Logistic回归的解没有闭式解Newton-Raphson法梯度下降法
Jiaxi_Cao·2020-08-21 10:03

吴恩达 深度学习 梯度下降法

关于梯度下降法在这个是关于w和b的两个变量因此产生的代价函数J是三维的那么在这里我们对w和b来进行梯度下降法就可以得到最优解三维的不是很直观因此下面将采用二维的来进行说明梯度下降法如图所示在这里你可以理解为先固定齐整一个参数对另外一个参数进行更新则关于代价函数变成了一个二维的图形如上图所示那么二维图形就将直观很多比如这里固定的是
sui_qiang_kaixin_·2020-08-20 13:40

2.4 梯度下降法-深度学习-Stanford吴恩达教授

←上一篇↓↑下一篇→2.3Logistic回归损失函数回到目录2.5导数梯度下降法(GradientDescent)梯度下降法可以做什么？
JC Zhao·2020-08-20 13:23

机器学习中常见问题_几种梯度下降法

一、梯度下降法在机器学习算法中，对于很多监督学习模型，需要对原始的模型构建损失函数，接下来便是通过优化算法对损失函数进行优化，以便寻找到最优的参数。
炼丹术士·2020-08-20 13:46

深度学习优化函数详解（1）-- Gradient Descent 梯度下降法

深度学习优化函数详解系列目录本系列课程代码，欢迎star：https://github.com/tsycnh/mlbasic深度学习优化函数详解（0）--线性回归问题深度学习优化函数详解（1）--GradientDescent梯度下降法深度学习优化函数详解
史丹利复合田·2020-08-20 13:05

深度学习之梯度下降法

梯度下降简而言之，对于深度学习的模型，比如普通的神经网络，我们有一个输入值xxx，一个矩阵WWW和一个输出预测值Y^=W⋅x\hat{Y}=W·xY^=W⋅x，但是往往除此之外还会有一个真实的yyy值。拿一种较为常见的损失函数公式举例：Cost=(predicted−real)2=(W⋅x−y)2Cost=(predicted-real)^2=(W·x-y)^2Cost=(predicted−re
暖仔会飞·2020-08-20 13:25

深度学习笔记（05）：梯度下降法

梯度下降的用途：用来更新训练集上的参数W和b。损失函数可以衡量算法的效果，每一个训练样例都输出一个y_hat，把这个y_hat和真正的标签y进行比较。成本函数衡量了参数W和b在训练集上的效果，要训练出适合的参数W和b，这些参数使成本函数的值尽可能的小。为了更好地找到更好的参数值，我们训练网络时，一般都是随机初始化参数W和b。梯度下降的实现：W-成本函数对W的偏导数；b-成本函数对b的偏导数其中的a
qq_36346625·2020-08-20 13:54

深度学习的数学-梯度下降

文章目录前言正文需要解决的问题和思路近似公式和向量内积多变量下的梯度下降法（重点）多变量下的梯度下降法（重点）哈密顿算子▽η的含义总结前言本篇主要讲解一个机器学习中很重要但又很基础的概念：梯度下降，经常用于寻找最小值
藏锋入鞘·2020-08-20 13:41

深度学习基础（二）：梯度下降法GD

目录1、前言2、梯度下降（GD，gradientdescent）3、实验4、代码5、参考资料1、前言PyTorch能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用Python语言、动态图机制、网络构建灵活等。因此，走上学习PyTorch的道路已刻不容缓。对于一个深度学习任务而言，通常的处理流程是：采集数据并清洗数据集，构造数据集，数据预处理、数据增强；选择模型，定义模型，确
潇萧客·2020-08-20 13:46

机器学习笔记10: 应用机器学习的建议

机器学习算法的诊断我们来思考如下这个问题：在垃圾邮件分类问题中，我们从50000+的词汇表中选择了100个单词作为特征，然后选择贝叶斯逻辑回归(Bayesianlogisticregression)模型，利用梯度下降法进行训练
secondplayer·2020-08-20 12:54

Pytorch深度学习（二）：梯度下降算法和随机梯度下降

梯度下降算法和随机梯度下降一、梯度下降算法1.概念：2.代码如下：二、随机梯度下降1.演变过程2.代码如下一、梯度下降算法1.概念：梯度下降法简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法。
w²大大·2020-08-20 12:18

深度学习-梯度下降法是什么样的？

介绍梯度下降法的blog太多了，而且讲的都很细，但是我自己没大理解梯度更新的公式，最近想明白了，所以记下来。假设要优化的代价函数是这样滴：，如下图：，其中横坐标是Θ，纵坐标是C。
qq924178473·2020-08-20 12:52

深度学习优化方法：梯度下降法及其变形

优化与大家的日常生活息息相关。具体是指改变输入x以最小化或者最大化某个函数f(x)。如空调温度固定到多少时会使耗能最小、工厂需要多少机器才能效益最大……通常都以最小化f(x)指代大多数最优化问题，因为最大化可经由最小化算法优化−f(x)来实现。具体的描述如下所示：x∗=argminf(x),x为实数.如何确定较好的的最小化算法使得上述问题的求解高效准确？先假定函数的导数记为f′(x)或∂f(x)/
AI_BigData_WH·2020-08-20 10:03

深度学习（七）梯度下降法

若有侵权，请联系鄙人邮箱[email protected]应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。
米翁方·2020-08-20 10:56

Neural Networks and Deep Learning习题解答--梯度下降

神经网络与深度学习习题解答通过梯度下降法学习参数最近在看MichaelNielsen的NeuralNetworksandDeepLearning，这本书是以网页的形式放在网上，非常合适入门，附上传送地址
剑启郁兰·2020-08-20 08:42

梯度下降法实现线性回归, 实例---预测波士顿房价

本文先手动实现一个线性回归模型,然后用sklearn的线性回归模型作对比importpandasaspddf=pd.read_csv('house_data.csv')#数据集可到网上下载,波士顿房价df.head()Out[1]:CRIMZNINDUSCHASNOXRMAGEDISRADTAXPTRATIOBLSTATMEDV00.0063218.02.3100.5386.57565.24.09
葡萄数·2020-08-20 08:39

Deep learning---------------Back propagation Algorithm（BP algorithm)

我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络。具体来讲，对于单个样例，其代价函数为：这是一个（二分之一的）方差代价函数。
jingruixiaozhuang·2020-08-20 08:25

机器学习入门——多变量线性回归

同时，会详细讲解梯度下降法的设计和使用一种新的方法求解θ。下面以课程中的估计房子价格的例子进行详细说明。4.1多特征多特征，就是从多个参数的特性来判断预测函数
louishao·2020-08-20 06:38

统计学习方法_感知机

感知机对应分离超平面，导入基于误分类的损失函数，梯度下降法对损失函数极小化，得到感知机模型。感知机学习算法简单易于实现，分为原始形式和对偶形式。
J-溯源·2020-08-20 05:37

最小二乘、梯度下降法、牛顿与高斯-牛顿与LM关系总结

目录一、最小二乘法引出1、线性最小二乘与非线性最小二乘的关系2、梯度下降法二、非线性最小二乘（高斯牛顿、LM）三、线性最小二乘LZ听师兄讲，SLAM的优化方法是基础知识，尤其最小二乘法是所有优化的基础。
hltt3838·2020-08-20 00:10

【最优化理论】4.1无约束最优化

无约束最优化1.梯度下降法2.随机梯度下降法2.1批量梯度下降法（BatchGradientDescent）2.2随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）2.3小批量梯度下降法
Mini-Tesla-Coil·2020-08-19 19:24

梯度下降法（转）

这里就对梯度下降法做一个完整的总结。1.梯度在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。
jiangjiashi·2020-08-19 10:19

卷积神经网络反向传播算法

卷积神经网络中的反向传播算法学习在常规神经网络的基础上，CNN的正向传播原理比较容易理解，而反向传播算法的学习比较难以掌握，根据网上的一些教学，以批量梯度下降法为例来描述反向传播算法。
Chris_34·2020-08-19 05:52

机器学习——一些常用的最优化算法

机器学习常用的最优化算法本篇blog将介绍梯度下降法、随机梯度下降法、坐标下降法、牛顿法。梯度下降法基本步骤首先写出梯度下降法的简单步骤：我们需要最优化的函数是f(x)，其中x为向量。
wcy_1122·2020-08-19 04:25

matlab模拟退火算法（SA）详解（一）算法入门

寻找全局最优解可分为两类：1.确定性方法，常用于求解有一些特殊特征的问题2.随机搜索方法，（梯度下降法）则沿着目标函数下降的方法搜索，但是常常会陷入局部最小值，而非全局最优解。
viafcccy·2020-08-19 04:04

GBDT原理及实现（XGBoost+LightGBM）

GBDT原理及实现（XGBoost+LightGBM）文章目录GBDT原理及实现（XGBoost+LightGBM）@[toc]一、准备知识1.1泰勒展开1.2梯度下降法1.3牛顿法1.4CART树1.4.1CART
蕉叉熵·2020-08-19 03:53

一些算法笔记（XGboost、梯度下降法、L1与L2正则化、Logistic回归）

1.Xgboost是一种串行的算法，如何实现并行操作XGboost算法：树和树之间是串行的，下一棵树生成与上一棵树有关；并行主要体现在对特征的选择，分裂点计算上是可以并行的（单棵树生长上特征是可以并行的）2.XGboost最后的score如何使用XGboost是有CART回归树构成的，每棵树输出的是一个值score;汇总求和多棵树得到每个样本的score回归问题：直接使用分类问题：将多棵树加总求和
滴水-石穿·2020-08-19 03:07
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