梯度下降法第47页

机器学习实战Chp1：梯度下降法--python实现

参考博客：深入浅出–梯度下降法及其实现参考链接：https://blog.csdn.net/robotcat123/article/details/80588918参考链接：https://www.jianshu.com

木里先森·2020-08-03 20:34

优化算法——凸优化的概述

很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法，如基本的梯度下降法

zhiyong_will·2020-08-03 17:21

指数分布族与广义线性模型

整理一下之前所学过的关于回归问题的思路：问题引入：房屋估价，给定新的房屋信息，预测出相应的房屋价格；学习过程：构建模型h(θ)；线性回归：最小二乘法、梯度下降法、线性模型的概率解释；局部加权回归：带权重的线性回归

datongchi4098·2020-08-03 16:11

支持向量机笔记（一） functional and geometric margins

首先我们可以回顾下logisticregression，对于给定输入x，需要预测输出，为此我们选择了，其实它的原型就是一个sigmoidfunction,，然后通过梯度下降法估计出θ的值，我们预测的

csy463168656·2020-08-03 16:05

批梯度下降法(Batch Gradient Descent )，小批梯度下降 (Mini-Batch GD)，随机梯度下降 (Stochastic GD)

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。

cs24k1993·2020-08-03 16:25

Day2 设立计算图并自动计算

Day2设立计算图并自动计算(给代码截图参考)numpy和pytorch实现梯度下降法1.2.设定初始值1.3.求取梯度1.4.在梯度方向上进行参数的更新1.5.numpy和pytorch实现线性回归pytorch

ZdeQ·2020-08-03 14:19

python和机器学习第六章梯度下降法（一）

相应的变化导数可以代表方向，对应J增大的方向太小，减慢收敛学习的速度太大，甚至会导致不收敛梯度下降可能遇到的问题：并不是所有函数都有唯一的极值点解决方法：多次运行线性回归法的损失函数具有唯一的最优解模拟实现梯度下降法

把小兔打哭·2020-08-03 12:17

pytorch的 torch tensor和numpy array对比，以及Torch 中的激励函数（代码解释）

utf-8-*-#Author:szy#CreateDate:2019/10/25"""Optimization优化牛顿法(Newton’smethod)最小二乘法(LeastSquaresmethod)梯度下降法

__Songsong·2020-08-03 12:05

机器学习系列 04：梯度下降法及 Python 实现

本内容将介绍梯度下降法以及其三种类型（批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）和小批量梯度下降法（MBGD））。最后将给出使用随机梯度下降法拟合一个线性回归模型的Python代码。

空杯的境界·2020-08-03 10:35

【机器学习】逻辑回归过程推导

二、LR的具体过程，包括：选取预测函数，求解Cost函数和J(θ)，梯度下降法求J(θ)的最小值。三、对《机器学习实战》中给出的实现代码进行了分析，对阅读该书LR部分遇到的疑惑进行了解释。

EulerAndGauss·2020-08-03 09:57

matlab实现梯度下降法

前记：大三上学期学了《运筹学》课程，里面包含了许多算法和模型。模型就是线性规划及线性规划的对偶理论，单纯形法以及它的实际应用；整数规划及其解法（分支定界法、割平面法匈牙利算法）；目标规划；非线性规划动态规划、决策分析等等。实际上，这些模型在参加暑假数学建模培训的时候，多多少少接触过，所以还算比较熟悉的。然后在这门课程里面还学习了其它的一些优化算法。比如说一维搜索里面的黄金分割法、加步探索法、牛顿法

这周写文章了吗·2020-08-03 08:54

预测算法-线性回归（鲍鱼年龄预测）

J(θ)=∑i=1N(f(xi)−yi)2J(θ)=∑i=1N(f(xi)−yi)2目标函数为:minJ(θ)=∑i=1N(f(xi)−yi)2minJ(θ)=∑i=1N(f(xi)−yi)2方法1：梯度下降法

troysps·2020-08-03 05:39

李宏毅2020机器学习笔记2——回归：梯度下降算法、正则化

（2）梯度下降法：只有一个参数时总是为了让loss减少。任取一点，求出来该点的导数为负，就增加w；反之减少w。n：learningrate学习率（决定步长）可以看出来步长是变化的。

babychrislee3·2020-08-02 23:59

AndrewNg - 线性回归【2】正规方程组

AndrewNg-线性回归【2】正规方程组梯度下降法是用来计算J(θ)的惯用方法之一，不过通常我们可以通过另一途径取代这种迭代算法。

Victor-Gun·2020-08-02 22:15

梯度下降算法(Gradient Descent)

一、定义 梯度下降法（Gradientdesent）是一个一阶最优算法，通常也称为最速下降法。

Ioners·2020-08-02 21:01

SMO算法

我们现在已经见到两个最优化算法，梯度下降法和牛顿算法。我们要学习的新算法叫做坐标上升:在最内层循环中，

BUPT_coder·2020-08-02 20:46

机器学习课程总结

机器学习课程总结1.基本任务回归线性回归任务：回归&多元回归思想：最小化所有数据点到分类平面的均方误差模型：凸优化问题算法：梯度下降法决策树支持向量机分类逻辑回归任务：线性分类思想：最大化数据点的似然函数模型

魑魅魍魉◑﹏◐·2020-08-02 20:43

深度学习笔记（二）——感知器·补充知识点（算法概念）

文章目录线性可分与线性不可分问题step激活函数sigmoid激活函数误差修正学习法误差反向传播算法梯度下降法（最值下降）误差反向传播算法简提QQ:3020889729小蔡线性可分与线性不可分问题线性可分问题线性不可分问题

NULL not error·2020-08-02 14:00

多层感知机（MLP）学习与总结

（转自他人回答)在Wiki中并没有BP神经网络这一个词条，而对反向传播则有如下定义：“反向传播是【误差反向传播】的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法”，所以

love music.·2020-08-02 13:38

MDS算法

假定原始高维数据样本的距离矩阵为D，则在低维下的距离矩阵为Z，我们可以用优化算法选取初始点，用梯度下降法求最佳逼近，使得||D-Z||最小，同时，也可以利用內积来求的低维映射。

像在吹·2020-08-01 08:00

【学习笔记1】线性回归

学习的重点在于使用梯度下降法（GradientDecent）来最小化代价函数（costfunct

xkbb3144·2020-08-01 07:04

深度学习笔记（四）：梯度下降法与局部最优解

在深度学习过程中，避免不了使用梯度下降算法。但是对于“非凸问题”，训练得到的结果往往可能陷入局部极小值，而非全局最优解。那么这里就以Himmelblau函数为例，探究待优化参数的初始值对梯度下降方向的影响，从而得到不同的局部极小值。首先介绍一下Himmelblau函数：下图为Himmelblau函数的等高线，大致可以看出，它共有4个局部极小值点，并且局部极小值都是0，所以这4个局部极小值也是全局最

AI 菌·2020-08-01 06:00

2.9 Logistic 回归的梯度下降法-深度学习-Stanford吴恩达教授

←上一篇↓↑下一篇→2.8计算图的导数计算回到目录2.10m个样本的梯度下降Logistic回归的梯度下降法(LogisticRegressionGradientDescent)本节我们讨论怎样通过计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降算法

Jichao Zhao·2020-08-01 05:49

各种最优化方法比较

梯度下降法：用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。

SCAU_Jimmy·2020-08-01 01:20

机器学习路线

评估函数、模型二、编程基础Offline：shellPython：基本语法、pipenv、numpy、pandas、sklearnOnline：Java、C++三、机器学习基础LR模型数学基础微积分：梯度下降法线性代数

lizhifun·2020-08-01 01:57

【从线性回归到BP神经网络】第三部分：Logistic回归

文章目录1、Logistic函数2、最大似然函数准则3、用梯度下降法来最大化对数似然本文主要参考文献如下：1、吴恩达CS229课程讲义。

tanghonghanhaoli·2020-08-01 00:08

【从线性回归到BP神经网络】第二部分：线性回归

文章目录1、代价函数2、梯度下降法3、线性回归的梯度下降4、矩阵形式表示mmm个样本5、线性回归的闭式解6、从概率的角度来理解代价函数本文主要参考文献如下：1、吴恩达CS229课程讲义。

tanghonghanhaoli·2020-08-01 00:07

深度学习笔记（三）：BatchNorm（BN）层

ScaleandShift六、BN层实现学习记录：深度学习笔记（一）：卷积层+激活函数+池化层+全连接层深度学习笔记（二）：激活函数总结深度学习笔记（三）：BatchNorm（BN）层深度学习笔记（四）：梯度下降法与局部最优解

AI 菌·2020-07-31 13:38

手写梯度下降法实现逻辑回归

导包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobs数据data,target=make_blobs(centers=2)plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=target)逻辑斯蒂函数#目标函数defaim(X,theta):returnnp.dot(X,t

网球小伙子·2020-07-30 21:33

深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：11. 优化算法理论讲解

主要包括：1.Mini-Batch梯度下降法2.指数加权平均法3.动量梯度下降法4.RMSProp梯

WangZhe0912·2020-07-30 15:08

百面机器学习读书笔记-第一章

常用的归一化方法（1）线性归一化（min-max）（2）零均值归一化（z-score）z=(x-均值)/标准差注：在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的，包括线性回归，逻辑回归，支持向量机

ANNending·2020-07-30 14:40

梯度下降算法原理python实现，更易理解

是函数关于w的导数梯度上升数学表示：上述某函数可以理解成最小二乘问题（线性回归和非线性）的损失函数，均方误差损失表示为：对于凸函数可以使用最小二乘法求解最优点，过程是求关于w的导数，使导数等于0即可对于梯度下降法则需要迭代

大太阳小白·2020-07-30 12:24

随机梯度下降法

一、误差准则函数与随机梯度下降：数学一点将就是，对于给定的一个点集（X，Y），找到一条曲线或者曲面，对其进行拟合之。同时称X中的变量为特征（Feature)，Y值为预测值。如图：一个典型的机器学习的过程，首先给出一组输入数据X，我们的算法会通过一系列的过程得到一个估计的函数，这个函数有能力对没有见过的新数据给出一个新的估计Y，也被称为构建一个模型。我们用X1、X2...Xn去描述feature里面

牧野之歌·2020-07-30 07:40

线性回归（机器学习4）

实验目的梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。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，虽然现已不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。

小火伴·2020-07-30 02:16

机器学习（七）逻辑回归之代价函数

机器学习（七）逻辑回归之代价函数前言：由机器学习（六）我们得到了二分类问题的假设函数hθ(x)，那么下一步我们需要确定代价函数J(θ)，然后通过梯度下降法确定拟合参数θ。

Mekeater·2020-07-29 22:25

前馈神经网络

目录全连接BP神经网络网络结构开始训练梯度下降法神经网络的训练DropOut使用tensorFlow完成实验全连接BP神经网络前馈神经网络(feedforwardneuralnetwork)是最朴素的神经网络

凌逆战·2020-07-29 22:14

四元数姿态的梯度下降法推导和解读

而本文讨论的姿态融合算法叫做梯度下降法，这部分代码可以参见SebastianO.H.Madgwick在2010年4月发表的一篇论文（Anefficientorientationfilterforinertialandinertial

王尼莫·2020-07-29 21:31

机器学习：监督学习各方法特点及适用情况

学习策略是极小化误分点到超平面的距离，利用梯度下降法对损失函数进行极小化。该算法具有简单而易于实现的优点

VM_Alike·2020-07-29 20:15

姿态结算相关-----姿态的表示和传感器

梯度下降法推导与解读：http://www.tuicool.com/articles/JvEZFzhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_81f1e268010181v3.htmlhttp

fang_chuan·2020-07-29 18:53

【机器学习】代价函数和梯度下降法

一、简介梯度下降法是机器学习中最为基础和常用的算法之一，其核心思想是通过求梯度的方法来找到代价函数的最小值，从而解决相应的拟合或者分类问题。而要想理解梯度下降算法，首先应该了解什么是代价函数。

几维wk·2020-07-29 12:56

Pytorch中的梯度下降及优化

在PyTorch中使用Mini-batch这种方法进行训练Mini-batch的梯度下降法对整个训练集进行梯度下降法的时候，我们必须处理整个训练数据集，然后才能进行一步梯度下降，即每一步梯度下降法需要对整个训练集进行一次处理

Tiiktak·2020-07-29 11:13

局部最优解

我们知道，在局部最优点附近，各个维度的导数都接近0，而我们训练模型最常用的梯度下降法又是基于导数与步长的乘积去更新模型参数的，因此一旦陷入了局部最优点，就像掉进了一口井，你是无法直着跳出去的，你只有连续不间断的依托四周的井壁努力向上爬才有

weixin_30246221·2020-07-29 06:29

GAN模型的挑战及训练效果提升方法

同时梯度下降法的启动会选择一个减小所定义的损失的方向，这个方向不一定最终使得GAN达到纳什均衡的状态，这是一个高维度的非凸

鸡块米线LVC·2020-07-29 03:31

深度解读最流行的优化算法：梯度下降

转自：https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7532858.html梯度下降法，是当今最流行的优化（optimization）算法，亦是至今最常用的优化神经网络的方法

kuaileyichu·2020-07-29 03:05

第21节--非线性回归（下）

logisticsregression：（梯度下降法）code：importnumpyasnpimportrandomdefgradientDescent(x,y,theta,alpha,m,numIterations

忧郁一休·2020-07-29 02:58

tensorflow的loss，dropout，AdamOptimizer

y-prediction))loss=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=prediction))使用梯度下降法

yanghedada·2020-07-29 01:00

普通最小二乘法

文章目录理论正规方程梯度下降法Python实现正规方程梯度下降法批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降理论一般标记：mmm代表训练集中实例的数量xxx代表特征/输入变量yyy代表目标变量/输出变量(x,

数据科学家修炼之道·2020-07-29 00:41

随机梯度下降算法

目录：1.简介梯度下降法2.随机梯度下降3.随机梯度下降的问题与挑战4.随机梯度下降的优化算法（主要内容）梯度下降算法的困难之处：1.梯度的计算在机器学习和统计参数估计问题中目标函数经常是求和函数的形式

公子若·2020-07-28 20:10

学习率优化（一）

我们把问题转化到求二次函数极值问题，例如，如果用梯度下降法求函数极值，每一次的取值为，一步步趋近极小值。

送你上西天·2020-07-28 15:49

【机器学习】PyTorch如何选择最优初始学习率

1.什么是学习率目前深度学习优化的基本思想是梯度下降法，已经有很多优秀的且模块化的梯度下降算法可以直接使用，比如最常用的SGD、Adam和RMSProp等，所有这些算法都要求使用者设定学习率，因为每个特殊的问题都有一个不同的最优学习

开始奋斗的胖子·2020-07-28 14:03

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