梯度下降法第44页

线性回归问题两种解法：正规方程组解法 & 梯度下降法...

这里是斯坦福大学机器学习网络课程的学习笔记。课程地址是：https://class.coursera.org/ml-2012-002/lecture/index如上一节：线性回归问题介绍中所讲，解决线性回归问题，其实就是找使成本函数最小值的点。成本函数：J(a,b)=1/2m*sum[(a+bx)-y]2，多特征情况下成本函数为：J(a)=1/2m*sum((Xa-y).^2)，其中X是m*n矩阵

weixin_30768661·2020-08-17 10:47

监控学习算法-回归问题-梯度下降法及其改进算法

监控学习算法-回归问题-梯度下降法及其改进算法前言预估函数代价函数算法目的梯度下降算法gradientdescent梯度下降算法的优缺点batchgradientdescent,stochasticgradientdescent

hawonor·2020-08-17 09:39

TensorFlow学习笔记（六）——神经网络优化算法

一、梯度下降法假设用表示神

行歌er·2020-08-17 03:09

机器学习算法------2.7 案例：波士顿房价预测

文章目录2.7案例：波士顿房价预测学习目标1案例背景介绍2案例分析3回归性能评估4代码实现4.1正规方程4.2梯度下降法5小结2.7案例：波士顿房价预测学习目标通过案例掌握正规方程和梯度下降法api的使用

程序猿_凡白·2020-08-17 02:33

scikit-learn LogisticRegression原理及实例

逻辑斯蒂回归原理：Sigmoid函数，最大似然估计，梯度下降法根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集。

智商捉急网骗娘·2020-08-17 02:31

机器学习笔记（十一）机器学习（训练神经网络）

主要来源：视频学习网站Google机器学习教程反向传播算法反向传播算法：在神经网络上执行梯度下降法的主要算法。

CLW_计算机视觉·2020-08-16 14:45

机器学习（吴恩达课程）笔记---持续更新（更新完毕）

二、单变量线性回归1、代价函数（平方差是回归问题里常用的代价函数）2、回归求解出来的函数与代价函数的不同（一个是x的函数一个是斜塔的函数）3、4、同步的梯度下降法5、学习率固定的情况下其实也可能会收敛到极小值

贾小树·2020-08-16 13:29

浅谈对梯度下降法的理解

浅谈梯度下降法如果读者对方向导数和梯度的定义不太了解，请先阅读上篇文章《方向导数与梯度》。前些时间接触了机器学习，发现梯度下降法是机器学习里比较基础又比较重要的一个求最小值的算法。

zhulf0804·2020-08-16 10:30

传统梯度下降法面临的挑战

选择适当的学习率α较为困难。太小的学习率会导致收敛缓慢，而学习速度太块会造成较大波动，妨碍收敛。目前可采用的方法是在训练过程中调整学习率大小，例如模拟退火算法：预先定义一个迭代次数m，每执行完m次训练便减小学习率，或者当costfunction的值低于一个阈值时减小学习率。然而迭代次数和阈值必须事先定义，因此无法适应数据集的特点。上述方法中,每个参数的learningrate都是相同的，这种做法是

张荣华_csdn·2020-08-16 10:59

统计学习方法第6章：逻辑斯蒂回归

统计学习方法第6章：逻辑斯蒂回归1提出模型2参数估计2.1目标函数2.2梯度下降法3相关理论细节3.1广义线性模型3.2模型可解释性4logistics多分类模型4.1改进思路4.2学习策略4.3softmax

zhanzi1538·2020-08-16 10:07

统计学习方法第2章：感知机

感知机（perceptron）模型1提出模型2模型策略2.1误分类点2.2损失函数2.3梯度下降法3算法步骤4代码附录github链接：https://github.com/gdutthu/Statistical-learning-method

zhanzi1538·2020-08-16 10:06

梯度下降法的简介及其常见子算法比较

梯度下降法的简介及其常见子算法比较梯度下降法如何对梯度下降法进行调优随机梯度下降法和批量梯度下降法的区别梯度下降法 梯度下降法是一种迭代算法，选取适当的初值x(0){{\rm{x}}^{(0)}}x(

zhangkkit·2020-08-16 10:59

加速神经网络训练优化器 optimizer

1.SGD（StochasticGradientDescent）随机梯度下降法这种方法是将数据分成一小批一小批的进行训练。但是速度比较慢。

Gloria_song·2020-08-16 10:53

梯度下降算法原理介绍

梯度下降法1、梯度：在微积分里面，对多元函数参数求偏导数，把求的各参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。

weixin_33882443·2020-08-16 09:02

梯度下降优化算法(优化器Momentum,Adagrad,Adadelta,Adam)

梯度下降法分成三类，batchGD，stochasticGD，mini-batchGD.三者分别是使用全量样本、随机一个样本、部分样本计算梯度。普通的mini-batchGD,不能保证好的收敛。

rosefunR·2020-08-16 08:44

各种梯度下降法的简单理解

微分如何看待微分的直观含义，有以下两种最普遍的理解：1.函数图像中，某点的斜率2.函数的变化率单变量微分：多变量微分（分别对多个变量求偏导数）：梯度梯度其实就是变量偏导数的一般化，如下在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向。梯度的方向是函数在给定点上升最快的方向，那么梯度

UESTC Like_czw·2020-08-16 07:51

机器学习算法-------线性回归法

他通过最小化损失函数（平方误差），来获取最优的系数值和截距值，主要通过最小二乘法，对函数求偏导从而获取他的极值点，来最小化损失函数，线性回归有直接的正规方程解，所以可以直接得到系数矩阵，但复杂度相对较高，当然也可以通过梯度下降法解决这个问题

键盘里的青春·2020-08-16 07:42

BP神经网络的matlab实现

它的学习规则是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小

大师的看了哈四点·2020-08-16 07:06

梯度下降法学习笔记

摘要：梯度下降法我的理解文章目录梯度下降：1.梯度是一个向量2.梯度的大小就是该点最大的导数3.梯度下降法4.梯度和导数的关系参考文献梯度下降：1.梯度是一个向量2.梯度的大小就是该点最大的导数某一点会有各种斜率值

追风之人YL·2020-08-16 07:27

深度学习笔记(2)：2.9 学习率衰减 | 2.10 局部最优问题

首先说一下为什么要衰减学习率，如下图所示：假设我们使用mini-batch梯度下降法，之前我们已经讲过它的一些特点，比如路径曲折不直接、有噪音(路径曲折不直接和有噪音是一回事)、在最优值附近波动不收敛。

起个名字好难.JPG·2020-08-16 06:46

机器学习(11.3)--神经网络(nn)算法的深入与优化(3) -- QuadraticCost（二次方代价函数）数理分析

在文章机器学习(7)--梯度下降法（GradientDescent）的简单实现使用的其实就是QuadraticCost这篇

雨落那秋林·2020-08-16 06:04

凸优化中如何改进GD方法以防止陷入局部最优解

在对函数进行凸优化时，如果使用导数的方法（如：梯度下降法/GD，牛顿法等）来寻找最优解，有可能陷入到局部最优解而非全局最优解。为了防止得到局部最优，可以对梯度下降法进行一些改进，防止陷入局部最优。

arthur503·2020-08-16 05:33

机器学习优化算法——梯度下降法

梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。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。

即将拥有人鱼线的羊·2020-08-16 05:19

批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)与小批量梯度下降(MBGD)

梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（BatchGradientDescent）、随机梯度下降（StochasticGradientDescent）以及小批量梯度下降

SupreEvi·2020-08-16 05:24

yinyang_ddl·2020-08-16 04:05

XGB数据公式

简单回顾了一下几种常见的最优化方法,算是对这篇内容的简单铺垫.形象地来说,XGBoost与GBDT都是基于Boost方法的树模型,是类似的算法模型,都是函数优化问题.二者最根本的区别就在于最优化的方法不同,GBDT在函数空间中利用梯度下降法进行优化

海鸥-号·2020-08-16 00:30

Pytorc_Task6

1.优化方法1.Momentum(冲量)在普通的梯度下降法x+=v中，每次x的更新量v为v=-dx*lr，其中dx为目标函数func(x)对x的一阶导数。

haisong chen·2020-08-15 22:18

CS224n 斯坦福深度自然语言处理课笔记 Lecture02—词向量表示

课程概要1.词义2.Word2vec介绍（学习词汇向量模型（2013年提出））（当然还有别的方法进行词汇表征（后续会提到））3.Word2vec目标函数的梯度推导4.目标函数优化：梯度下降法一、词义定义

佳钰小甜心·2020-08-15 17:20

多元线性回归-梯度下降法

当Y值得影响因素不是唯一的时候，采用多元线性回归模型线性回归Hypothesis：Parameters：Costfunction：Gradientdescent:（梯度下降）Repeat{}(simultaneouslyupdateforevery)

Zhou_qn·2020-08-15 15:09

语音去噪LMS算法释义

图1.LMS算法框架在做算法框架搭建及传递函数估计仿真的时候，系统输入源为生成噪声n(k)，根据最小梯度下降法，来确定w(n)的系数向量。

audio_mqiu·2020-08-15 15:07

线性回归及梯度下降法

回归分析：用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联被预测的变量叫：因变量，输出用来进行预测的变量叫：自变量，输入hθ（x）=θ0+θ1x这个方程对应的图像是一条直线，称为回归线。其中，θ1为回归线的斜率，θ0为回归线的截距代价函数（costFunction）最小二乘法：真实值y，预测值hθ（x），则误差为（y-hθ（x））2找到合适的参数，使得误差平方和：最小【注：可有可无，主要是为了求导和平

Zhou_qn·2020-08-15 14:46

【机器学习入门】线性回归的概率解释

的公开课机器学习线性回归中我们建立了一个线性模型h(x(i))=θTx(i)，并计算误差函数J(θ)=∑mi=1(h(x(i))−y(i))2=∑mi=1(θTx(i)−y(i))2为了选择合适的θ使得J(θ)最小，我们可以采取两种方法：1.梯度下降法

邵华成·2020-08-15 00:07

[深度学习]神经网络中权重矩阵/卷积核以及（y=wx+非线性变换）输出值/特征图的本质理解

文章目录CNN权重矩阵和特征图理解特征是什么权重矩阵\滤波器理解特征图\输出值理解总结基础知识从线性分类器说起损失函数优化梯度下降法后向传播算法神经网络-非线性映射最近在学习cs231n课程和之前自学习的内容有了理解上的偏差

少年初心·2020-08-14 21:07

【ML】- 002 线性回归02-梯度下降法python实现

梯度下降法的纯python实现构造数据集defh(x1,x2,x3):return3+2*x1-6*x2+12*x3x=[[3,6,2],[-5,3,9],[9,4,1],[-9,3,5],[7,3,-

Encarta12·2020-08-14 20:32

【ML】- 001 线性回归01-梯度下降法基础理论

基础理论-数学推导数据集给定数据集{(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),⋯ ,(x(m),y(m))}\{(x^{(1)},y^{(1)}),(x^{(2)},y^{(2)}),\cdots,(x^{(m)},y^{(m)})\}{(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),⋯,(x(m),y(m))}，其中x(i)={x1(i),x2(i),⋯ ,xn(i)}x^{(i)}=\{

Encarta12·2020-08-14 20:01

第八十三篇搭建神经网络logistic回归

加油~文章目录：一、logistic回归是什么二、神经网络相关概念1.输入层，输出层，隐藏层2.权重和偏值2.激活函数（ActivationFunction）3.损失函数3.导数4.梯度下降法6.向量化

Laughing@me·2020-08-14 19:59

关于神经网络权值初始化的讲究

不好的初始化权值会使神经网络学习速度在学习过程中较快的下面可以举个例进入饱和期，速度很慢，下面可以举个例子说明这点这是一个三层网络，一层输出层，一层隐层，一层输入层，输出层两个节点，隐层三个节点，输入层n个节点，假设我们采用梯度下降法调整权值

qq_32944255·2020-08-14 18:39

【ML&DL】logistics regression理解

以前有学过linearclassification、linearregression和logisticsregression，这次做一下总结，并主要推导一下交叉熵损失函数的由来和梯度下降法。

夏洛的网·2020-08-14 17:19

【李宏毅深度学习】Gradient Descent_1-1

梯度下降法(gradientdescent)是一个最优化算法，常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。

马小酥·2020-08-14 13:38

机器学习（二）————线性回归+梯度下降算法

θ0和θ1的初始值，一般为0然后不断地同时改变θ0和θ1使得函数最小其中α是自定的学习速率，控制我们更新θ的幅度每次更新都能使得θ的值使函数更小直到最小线性回归的批量梯度下降如下为θ0的计算过程1，批量梯度下降法

the_new_zz·2020-08-14 11:46

机器学习之感知机

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。

AndyZhang·2020-08-14 04:05

冲量（momentum）的原理与Python实现

冲量（momentum）的原理与Python实现前言参考：https://www.jianshu.com/p/58b3fe300ecb梯度下降法（GradientDescent）是机器学习中最常用的优化方法之一

ShellCollector·2020-08-14 03:48

pytorch模型变量初始化

1、简介神经网络的训练过程中的参数学习是基于梯度下降法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每一个参数赋一个初始值。这个初始值的选取十分关键。

JY丫丫·2020-08-13 23:27

深度学习入门之PyTorch--廖星宇书中的反向传播算法理论

反向传播算法前面我们介绍了三个模型，整个处理的基本流程都是定义模型，读入数据，给出损失函数ff，通过梯度下降法更新参数。

xiaoyuge16·2020-08-13 23:27

批量归一化(Batch Normalization)

1.概述在神经网络的训练中，我们有很多的参数如学习率、权重衰减系数等，我们使用随机梯度下降法等时，往往需要对这些参数不断调整，这将会花费我们大量的时间。这种情况下使用批量归一化能很好地解决这种问题。

waq127520·2020-08-13 20:16

深度神经网络——优化算法

梯度下降法指数加权平均数（预备知识）https://blog.csdn.net/v_road/article/details/95114377动量梯度下降法RMSpropAdam1.Mini-batch

v_road·2020-08-13 20:57

深度学习中的优化器

介绍一些深度学习的优化器参考覃秉丰教程梯度下降法则标准梯度下降法：计算所有样本汇总误差，根据总误差来更新权值随机梯度下降法：先随机抽取一个样本来计算误差，再根据这个误差来更新权值批量梯度下降法：从总样本中选取一个批次

tonydandelion2014·2020-08-13 19:22

深度学习笔记-14.各种优化器Optimizer的总结与比较

目录一、优化器的作用：二、各种优化器介绍2.1梯度下降法(GradientDescent)2.1.1标准梯度下降法(GD)2.1.2.批量梯度下降法(BGD)2.1.3随机梯度下降法(SGD)2.2动量优化法

业余狙击手19·2020-08-13 19:01

机器学习笔记【Day4】一元线性回归

我们讨论了线性回归在住房价格预测中的应用，提出了成本函数的概念，并介绍了学习的梯度下降法。1.模型与成本函数(ModelandCostFunction)1.1模型表示我们的第一个

conquer997·2020-08-13 18:59

深度学习中局部最优问题

梯度下降法或者某个算法可能困在一个局部最优中，而不会抵达全局最优。但是，问题的关键在于，低维特征（图示两维）让我们对局部最优产生误解。事实上，如果你要创建一个神经网络

hr_net·2020-08-13 17:13

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