梯度下降法

Artificial Intelligence-梯度下降法与线性回归

ArtificialIntelligence文章目录ArtificialIntelligence梯度下降法基本概念公式推导基本梯度下降步骤批量梯度下降(BGD)随机梯度下降(SGD)小批量梯度下降(MBGD
小豆芽～·2020-07-11 23:32

逻辑回归——梯度下降法（原理推导和自定义代码实现）

往期线性回归文章:线性回归——二维线性回归方程（证明和代码实现）线性回归——最小二乘法（公式推导和非调包实现）线性回归——梯度下降法（公式推导和自定义代码实现）前言:前面博主已经做了三期的线性回归算法的推导了
尼克不可·2020-07-11 20:01

tensorflow简单使用案例--mnist数集分类（2）-二次代价函数

二次代价函数：2.梯度下降法假如我们使用梯度下降法(Gradientdescent)来调整权值参数的大小，w和b的梯度跟激活函数的梯度成正比，激活函数的梯度越大，w和b的大小调整得越快，训练收敛得就越快
yyh吲哚乙酸·2020-07-11 20:13

神经网络的参数为什么不能初始化为全零

对于Logistic回归，可以将权重初始化为零，但如果将神经网络的各参数全部初始化为0，再使用梯度下降法，这样将会完全无效。
初雪与你·2020-07-11 19:25

tensorflow学习笔记——常用的代价函数

是激活函数这时，每一个样本的损失函数为：假如我们使用梯度下降法来调整权值参数的大小，权值w和偏置值b的梯度如下：可以看出，w和b的梯度根激活函数的梯度成正比，激活函数梯度越大，w和b的大小调整得越快，训练收敛得就越快
红鱼鱼·2020-07-11 19:21

山东大学软件学院2018机器学习期末考试（回忆版）

2、简要说明梯度下降法和牛顿法的基本思想和区别。解释为什么梯度下降法能够保证一定是下降的？3、什么是过拟合？为什么会出现过拟合？如何解决过拟合问题？三、综合题
ForestMonkey·2020-07-11 18:52

机器学习自用阈值

梯度下降法特征缩放：尝试将所有特征的尺度都尽量缩放到-1到1之间梯度下降法学习率：α=0.01，0.03，0.1，0.3，1，3，10什么时候选择正规方程：需要计算，如果特征数量n较大则运算代价大，因为矩阵逆的计算时间复杂度为
qq_37032670·2020-07-11 18:42

步长（学习率learning rate）

步长（学习率）在进行梯度下降法的过程中，我们需要通过调整η\etaη学习率的值来调整参数每次要走的距离。适当的调整η\etaη可以更准确的找到LLL的最小值以及参数值。
如风过境YD·2020-07-11 17:42

Coursera-Machine Learning-Andrew Ng-Programming Exercise 1

【Exercise1LinearRegression】【代码】【第一部分】ex1.m->数据可视化->加全一列->全零初始化->实现成本函数->梯度下降法-->作拟合曲线->单点预测->成本函数可视化：
李水丰·2020-07-11 17:21

《统计学习方法》第六章总结

求解该最优化问题的算法有改进的迭代尺度法，梯度下降法，拟牛顿法。二项逻辑斯蒂回归模型是一种分类模型，由条件分布P(X|Y)表示，形式为参数化的逻辑斯蒂回归。
哈特谢普苏特·2020-07-11 16:52

【AI】梯度下降算法Python 程序实现

前言梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，有以下三种不同形式：BGD（BatchGradientDescent）：批量梯度下降MBGD（Mini-batchGradientDescent）：小批量梯度下降
justwowo·2020-07-11 15:01

LR回归

对回归来说，梯度下降法是最基础的算法了：选定损失函数（衡量回归效果的好坏，值越小归回的越好），求偏导，梯度下降，迭代求得损失函数的极小值，就完成了回归。梯度下降有个局限，只有凸函数才可以使用。
付剑飞·2020-07-11 12:22

深度学习之学习笔记（九）—— 误差反向传播法

误差反向传播法（）对神经网络模型而言，梯度下降法需要计算损失函数对参数的偏导数，如果用链式法则对每个参数逐一求偏导，这是一个非常艰巨的任务！
肖恩林·2020-07-11 11:55

神经网络中Batch和Epoch之间的区别是什么？

随机梯度下降法是一种具有大量超参数的学习算法。通常会使初学者感到困惑的两个超参数:Batch大小和Epoch数量,它们都是整数值，看起来做的事情是一样的。
lijiaqi0612·2020-07-11 10:00

BP神经网络搭建代码

根据输出层的值计算误差，并进行误差的反向传播，根据梯度下降法获取误差值最小时的权重变化，更新权重，不断训练，权重不断优化，最终达到良好的训练效果。
带鱼工作室·2020-07-11 10:58

Tensorflow实现第一个简单的机器学习demo

这是官方教程上的第一个机器学习的教程，做一个简单求线性函数,的斜率W和Bias的demo,用的方法是梯度下降法，就是从变化速度最快的方向优化系数，具体的方法讲解我还需要回忆和复习，在tensorflow
Li_GaoGao·2020-07-11 10:39

python实现梯度下降法

文章目录梯度下降法梯度定义梯度下降法思路梯度下降法的简单应用梯度下降法求二维曲线的最小值梯度下降法求三维曲面的最小值代码附录梯度下降法梯度定义梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值
stubborn vegeta·2020-07-11 10:19

最全的机器学习中的优化算法介绍

这些常用的优化算法包括：梯度下降法（GradientDescent），共轭梯度法（ConjugateGradient），Momentum算法及其变体，牛顿法和拟牛顿法（包括L-BFGS），AdaGrad
昨夜带月·2020-07-11 01:07

基于BP神经网络的PID控制

通过BP神经网络调节这三个参数，以x(i)为输入层，中间层为simoid函数:f(x)=tanh(x)=(exp(x)-exp(-x))/(exp(x)+exp(-x)).并且通过梯度下降法修改参数关键代码
Mu-Shen·2020-07-11 01:25

LinearRegression

简单线性回归算法思想3.1损失函数3.1.1确定损失函数3.1.2求损失函数最小化时候的θ参数的方法3.1.3代价函数(损失函数+正则项)3.2公式推导4.多元线性回归思想4.1公式推导(多元线性回归的正规方程解)5.梯度下降法
黑桃5200·2020-07-10 21:08

机器学习 学习笔记

今天学习了关于机器学习的关于梯度下降法的一些需要注意的事项和一些有关的技巧还有另一种机器学习算法：正规方程法以及两者的优店和缺点关于剃度下降法：我们要选择合适的学习速率这个学习速率需要我们不断的探索去发现
Glory_g·2020-07-10 20:05

统计学习方法 第6章 习题

6.1确认逻辑斯蒂分布属于指数分布族：确认6.2逻辑斯蒂回归模型的梯度下降法#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogistic
nkenen·2020-07-10 17:39

机器学习算法系列（一）：线性回归 （损失函数（均方误差角度，概率分布角度） 正规方程法 梯度下降法求解线性回归）

线性回归损失函数推导（均方误差角度，概率分布角度）正规方程法梯度下降法求解线性回归从均方误差的角度推导线性回归的损失函数线性回归是一种最基本的机器学习算法。
汤汤11·2020-07-10 17:23

Tensorflow-MNIST数据集分分类提高准确率

优化器(Optimizer)：1.标准梯度下降法先计算所有样本汇总误差，然后根据总误差来更新权值，但样本数目过大时，因为需要汇总所有样本总误差，更新速度慢2.随机梯度下降法(SGD)-->速度慢、容易局部最优随机抽取一个样本来计算误差
追枫萨·2020-07-10 17:12

线性回归

Ridge）Lasso弹性网络由来（概率解释）求解普通最小二乘法正规方程梯度下降批量梯度下降(BatchGradientDescent)随机梯度下降(StochasticGradientDescent)小批量梯度下降法
Beyond-L·2020-07-10 17:08

PyTorch自用笔记（第一周）

PyTorch第一周一、深度学习初见1.1深度学习框架简介1.1.1PyTorch的发展1.1.2PyTorch与同类框架二、环境配置三、回归问题3.1简单回归问题3.1.1梯度下降法3.1.2线性回归
代号06009·2020-07-10 16:44

机器学习实战----梯度下降

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。
只布布倩·2020-07-10 14:10

牛顿迭代法 && 高斯牛顿法

p=146雅克比矩阵：原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4062094e0100c2p1.html【math】梯度下降法(梯度下降法，牛顿法，高斯牛顿法，Leve
yuelcay·2020-07-10 14:43

梯度下降算法总结

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。比如函数f(x,y)
liyeyan1·2020-07-10 13:34

机器学习：梯度下降法，几种实现策略

文章目录梯度下降法目标函数：软间隔SVM的目标函数第一种：使用误差最大样本做梯度下降第二种：随机选择一个样本做梯度下降第三种：使用全部样本做梯度第四种：min-batch随机梯度下降第五种：选择topK
萤火虫之暮·2020-07-10 09:15

梯度下降与随机梯度下降

梯度下降法先随机给出参数的一组值，然后更新参数，使每次更新后的结构都能够让损失函数变小，最终达到最小即可。
zbxzc·2020-07-10 05:21

深度学习当中的梯度下降、Epoch、batch_size、lterations

梯度下降法所谓“梯度”，即一条曲线的坡度或倾斜率，“下降”指代下降递减的过程。通过图片我们来理解，红色的曲线就是我们神经网络的cost曲线，我们就是为了找到这条曲线的最低点，以使得网络的cost最小。
宝剑磨，梅花寒·2020-07-10 00:39

【机器学习】2018暑假学习小组0714

昨天简单的学了一下梯度下降法，今天上手啦hhh用c++的日子嘤嘤嘤不过好在今天算出来了，其实真的不难啊，但是需要改进的总有很多。包括今天很有激情的说：写出来才能吃饭。
Rumin2T·2020-07-10 00:08

Backpropagation

很多人会觉得奇怪，它不就是链式法则、求偏导和梯度下降法更新吗？是的，确实知识点就这么多，但是这个东西让人细思极恐啊。
我是个粉刷匠·2020-07-09 22:33

机器学习算法：梯度下降法——原理篇

梯度下降法（GradientDescent，GD）是一种常用的求解无约束最优化问题的方法，在最优化、统计学以及机器学习等领域有着广泛的应用。本文将深入浅出的为读者介绍梯度下降法的原理。
mrsoul_stat·2020-07-09 20:03

使用VGGNet、ResNet、Inception和Xception分类图像

该网络使用残差模块来组成更复杂的网络（网络中的网络），使用标准随机梯度下降法训练。与VGG相比，ResNet更深，但是由于使用全局平均池操作而不是全连接密集层，所以模型的尺寸更小。Inception
XerCis·2020-07-09 19:19

logistic回归案例判断学生能否录取（梯度下降法动态效果实现）

开始学习机器学习有一段时间了，只是大部分精力都用在看视频和看书上面，反而忽略了动手编程的重要性，最近开始陆续把欠下的债给补回来，今天就是把Logistic回归的应用代码实现了一下，话说好记性不如烂笔头，还是写下来的好首先，对于逻辑回归问题实际也就是分类问题，数据的label只有是或否（即1或0）因此我们在找假设函数时，希望这个函数最后的输出值能分布在0-1之间，并且预测值表示的是P（y=1），也就
L一抹阳光·2020-07-09 19:42

深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）

本文将梳理：每个算法的梯度更新规则和缺点为了应对这个不足而提出的下一个算法超参数的一般设定值几种算法的效果比较选择哪种算法0.梯度下降法深入理解以下为个人总结，如有错误之处，各位前辈请指出。
何进哥哥·2020-07-09 16:03

Python算法总结（八）逻辑回归（附手写python实现代码）

一、算法类型有监督的分类算法二、算法原理损失函数带L1正则化的损失函数下带L2正则化的损失函数以下对不带正则化的损失函数求解w：批量梯度下降法BGD求解w的公式随机梯度下降法SGD求解w的公式小批量梯度下降法
陈同学2020·2020-07-09 14:16

零基础入门CV之街道字符识别 Task3 字符识别模型

深度学习与神经网络此前没有深度学习神经网络的基础，理解CNN比较困难，于是先观看了B站上吴恩达深度学习课程，从logistics回归学起，到单层神经网络，多层神经网络，基本弄懂了损失函数，成本函数，梯度下降法
Olivia_奥·2020-07-09 14:36

机器学习笔记（十二）：随机梯度下降

凌云时刻·技术导读：这篇笔记主要介绍梯度下降法，梯度下降不是机器学习专属的算法，它是一种基于搜索的最优化方法，也就是通过不断的搜索然后找到损失函数的最小值。
凌云时刻·2020-07-09 13:28

机器学习笔记（十）：梯度下降 | 凌云时刻

凌云时刻·技术导读：这篇笔记主要介绍梯度下降法，梯度下降不是机器学习专属的算法，它是一种基于搜索的最优化方法，也就是通过不断的搜索然后找到损失函数的最小值。
凌云时刻·2020-07-09 13:28

机器学习笔记（十一）：优化梯度公式 | 凌云时刻

凌云时刻·技术导读：这篇笔记主要介绍梯度下降法，梯度下降不是机器学习专属的算法，它是一种基于搜索的最优化方法，也就是通过不断的搜索然后找到损失函数的最小值。
凌云时刻·2020-07-09 13:58

面试复习提纲

机器学习及深度学习基础知识1.1模型分类1.2交叉验证1.3评价指标1.4正则化（Regularization）1.5特征工程1.5.1样本不平衡问题1.5.2特征选择的方法1.5.3数据预处理1.6优化方法1.6.1梯度下降法
Hirosora·2020-07-09 11:42

Gradient Decent

梯度下降及其公式推导最近在看Coursera上吴恩达的ml课程，在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。
sajomanaka·2020-07-09 07:20

Python机器学习（四）：PCA 主成分分析

Jacob的Python机器学习系列：Python机器学习（一）：kNN算法Python机器学习（二）：线性回归算法Python机器学习（三）：梯度下降法Python机器学习（四）：PCA主成分分析Python
Jacob杨帮帮·2020-07-09 06:07

【机器学习】LR（逻辑分类&softmax分类）—— python3 实现方案

包含sigmoid和softmax模型，优化算法为批量梯度下降法使用数据是吴恩达机器学习第二第三节的作业。
zhenghaitian·2020-07-09 05:01

梯度下降法求函数收敛值

deff(x,y):returnx-y+2*x*x+2*x*y+y*ydeffx(x,y):return1+4*x+2*ydeffy(x,y):return-1+2*x+2*ylr=0.001x,y=0,0n_x,n_y=x,yerror=Falsewhileerror==False:n_x-=lr*fx(x,y)n_y-=lr*fy(x,y)iff(x,y)-f(n_x,n_y)<1e-9:er
飞翔的貅貅·2020-07-09 04:46

机器学习入门——梯度下降算法详解

引言本文介绍机器学习中非常重要的一个优化算法——梯度下降法。它不是一个机器学习算法，但是它是能帮助机器学习算法进行训练的算法。梯度下降法是基于搜索的最优化方法，它的作用是优化一个损失函数。
愤怒的可乐·2020-07-09 03:23

约束优化方法

RNmin⁡xf(x)\min_{x}f(x)xminf(x)有函数解析式时，由Fermat定理，对函数求导令其导数为零,即∇xf(x)=0\nabla_{x}f(x)=0∇xf(x)=0无函数解析式时，可以通过梯度下降法
Xu_mWam·2020-07-09 02:58
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