梯度下降法第53页

深入浅出--梯度下降法及其实现

一、梯度法思想梯度法思想的三要素：出发点、下降方向、下降步长。机器学习中常用的权重更新表达式为：，这里的λ就是学习率，本文从这个式子出发来把机器学习中的各种“梯度”下降法阐释清楚。机器学习目标函数，一般都是凸函数，什么叫凸函数？限于篇幅，我们不做很深的展开，在这儿我们做一个形象的比喻，凸函数求解问题，可以把目标损失函数想象成一口锅，来找到这个锅的锅底。非常直观的想法就是，我们沿着初始某个点的函数的

Poo_Chai·2020-07-01 12:27

吴恩达深度学习笔记(27)-深度学习与大脑的区别

当你在实现一个神经网络的时候，那些公式是你在做的东西，你会做前向传播、反向传播、梯度下降法，其实很难表述这些公式具体做了什么，深度学习像大脑这样的类比其实是过度简化了我们的大脑具体在做什么，但因为这种形式很简洁

极客Array·2020-07-01 11:26

【机器学习】Logistic Regression逻辑回归原理与java实现

【机器学习】LogisticRegression逻辑回归原理与java实现1、基于概率的机器学习算法2、逻辑回归算法原理2.1、分离超平面2.2、阈值函数2.3、样本概率2.4、损失函数3、基于梯度下降法的模型训练

Luqiang_Shi·2020-07-01 11:19

[Machine Learning] 梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD

阅读目录1.批量梯度下降法BGD2.随机梯度下降法SGD3.小批量梯度下降法MBGD4.总结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。

GaoShan1011·2020-07-01 09:08

2、哪些机器学习算法不需要做归一化处理？

在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型一般都是需要归一化的，比如线性回归、logistic回归、KNN、SVM、神经网络等模型。

ThatAllOver·2020-07-01 07:13

机器学习中常用的优化算法总结

梯度下降法梯度下降法与梯度、导数的概念梯度下降法是用来求解无约束优化问题的一种数学方法，通过梯度下降法可以获取到函数的局部极小值。

JuneHsia·2020-07-01 05:35

为什么函数下降最快的方向是负梯度方向

假设我们站在山坡上，想知道怎么下山最快，有一种方法就是在每次下坡都走下坡最快的一步，也就是每一步都走斜率最大的方向，这种方法即为梯度下降法。

冷月葬婲魂·2020-07-01 05:22

线性模型最小二乘法参数估计批量梯度下降法

均值滤波：红色为原始带有噪声的数据，蓝色为滤波后的数据#coding:utf-8fromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroupsfromsklearn.datasetsimportfetch_california_housingcategories=['comp.graphics','comp.os.ms-windows.misc','comp.sys.ib

金春祥·2020-07-01 04:12

[scikit-learn 机器学习] 5. 多元线性回归

文章目录1.多元线性回归2.多项式回归3.正则化4.线性回归应用举例（酒质量预测）4.1数据预览4.2模型验证5.梯度下降法本文为scikit-learn机器学习（第2版）学习笔记1.多元线性回归模型y

Michael阿明·2020-07-01 03:53

YOLO-v3合并卷积层与BN层

合并卷积层与BN层批量归一化-BN层(BatchNormalization)BN计算公式：合并卷积层与BN层：部分代码实现实验结果具体代码实现批量归一化-BN层(BatchNormalization)随机梯度下降法

lxk2017·2020-07-01 03:01

机器学习——BP神经网络

1.BP神经网络的思想：BP神经网络的基本思想就是根据梯度下降法不断更新，输入，输出权值得到的模型。

Panpan Wei·2020-07-01 02:07

Coursera “机器学习 - Andrew Ng”（前7.5周）总结

嘉伟森的猫·2020-07-01 01:59

机器学习——第二周

文章目录多元线性回归(MultivariateLinearRegression)多元特征多元梯度下降法特征值与多项式回归矩阵微分(MatrixDifferentiation)布局约定(Layoutconventions

diobrandu·2020-07-01 00:48

利用梯度下降法实现线性回归的算法及matlab实现

利用梯度下降法实现线性回归的算法及matlab实现1.线性回归算法概述线性回归属于监督学习，因此方法和监督学习应该是一样的，先给定一个训练集，根据这个训练集学习出一个线性函数，然后测试这个函数训练的好不好

南极粥·2020-06-30 20:45

机器学习入门系列04，Gradient Descent（梯度下降法）

yoferzhang.gitbooks.io/machinelearningstudy/content/20170327ML04GradientDescent.html什么是GradientDescent（梯度下降法

yofer张耀琦·2020-06-30 20:44

最速梯度下降法及matlab实践

最速梯度下降法及matlab实践写在前面梯度下降法属于最优化理论与算法中的研究内容，本文介绍了利用MATLAB实现最速梯度下降法过程中的容易出错的几点，并附上实验代码和运行结果。

The fool·2020-06-30 18:10

tensorflow下的图片标准化函数per_image_standardization用法

这样，在使用梯度下降法学习参数的时候，不同特征对参数的影响程度就一样了。

·2020-06-30 18:04

机器学习中常见的优化方法：梯度下降法、牛顿法拟牛顿法、共轭梯度法、拉格朗日乘数法

机器学习中常见的优化方法：梯度下降法、牛顿法拟牛顿法、共轭梯度法、拉格朗日乘数法主要内容梯度下降法牛顿法拟牛顿法共轭梯度法拉格朗日乘数法许多机器学习算法，往往建立目标函数（损失函数+正则项），通过优化方法进行优化

zhihua_oba·2020-06-30 16:48

最简单的使用梯度下降法求最小值

#!/usr/bin/envpython#本文件演示下用梯度求函数的极小值#求解方程fx=x*x+9defF(x):returnx*x+x;#导数defF_prime(x):return2*x+1#得到下一个XdefXn(x):returnx-eta*F_prime(x)defDELTA(x):return-F_prime(x)*eta#差值defE(xn,x):returnabs(xn-x)#给

zhaojian7706·2020-06-30 15:03

最小二乘法、梯度下降法、牛顿法、高斯牛顿法原理

线性预测器最佳预测系数最小二乘法【线性最小二乘法基本公式】考虑超定方程组（超定指方程个数大于未知量个数）：其中m代表有m个等式，n代表有n个未知数β，m>n；将其进行向量化后为：显然该方程组一般而言没有解，所以为了选取最合适的β让该等式"尽量成立"，引入残差平方和函数S（在统计学中，残差平方和函数可以看成n倍的均方误差MSE）当时，S（β）取最小值，记作：通过对S（β）进行微分求最值，可以得到：如

zhaly615·2020-06-30 13:42

10个梯度下降优化算法

梯度下降法优化器对梯度部分使用的是指数移动平均值（EMA），对学习率部分使用均方根（RMS）。为什么要对梯度取指数移动平均?我们需要使用一些数值来更新权重。

zfnice·2020-06-30 13:15

线性回归参数估计--最小二乘法与梯度下降法Python实现

在上一篇线性回归参数估计–最小二乘法与梯度下降法完成算法学习后，在这篇博客中贴出Python实现的代码。这里使用的数据集来自ComputerHardwareDataSet。数据集下载地址实现代码#!

zengfanj7041·2020-06-30 12:04

梯度优化算法Adam

前言最近读一个代码发现用了一个梯度更新方法,刚开始还以为是什么奇奇怪怪的梯度下降法,最后分析一下是用一阶梯度及其二次幂做的梯度更新。

风翼冰舟·2020-06-30 12:34

机器学习(3): 线性回归中梯度下降法和最小二乘法的区别

在机器学习中，常看到线性回归有最小二乘法和梯度下降法。

TechArtisan6·2020-06-30 12:57

吴恩达（Andrew Ng）《机器学习》课程笔记(1): 第1周——机器学习简介，单变量线性回归——梯度下降法

吴恩达（AndrewNg）在Coursera上开设的机器学习入门课《MachineLearning》：课程地址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning目录一、引言1.1、机器学习（MachineLearning）2.1、监督学习（SupervisedLearning）（1）什么是监督学习？（2）监督学习分类：3.1、无监督学习（Unsuper

TechArtisan6·2020-06-30 12:23

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·2020-06-30 11:04

一、彻底理解一元线性回归——梯度下降法

本次推论会从最小二乘法去讲解一元线性回归代价函数（损失函数）：核心思想是通过改变θ0和θ1，使代价函数的值最小公式的含义是，用所有点的误差的平方（这里用平方是为了变成正数好处理）累加，再除上点的数量，算出每个点误差平方的平均数，而前面加的1/2是为了求导的时候好化简。m代表实验点的个数。如果令θ0=0，则公式可以化简为：假设有三个样本点，用红叉表示。当θ1=1时，函数如左图所示：上述右图中x轴表示

胸毛飘荡·2020-06-30 10:23

逻辑回归与最大似然估计推导

3.极大似然估计4.利用梯度下降法求解参数w4.1三种梯度下降方法的选择5.逻辑回归优缺点：参考资料：逻辑回归（对数几率回归）逻辑回归是一种分类算法，不是回归算法，因为它用了和回归类似的思想来解决了分类问题

糖葫芦君·2020-06-30 08:37

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）

梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，在其求解过程中，只需要求解损失函数的一阶导数，计算的代价比较小。

Andyato0520·2020-06-30 06:07

梯度下降法及matlab实现

梯度下降法又称为最速下降法，是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一。

yangqiang200608·2020-06-30 06:12

线性回归最小二乘法和梯度下降法

问题描述首先我们定义问题，线性回归要解决的问题就是根据给出的数据学习出一个线性模型。例如我们最常说的身高和体重的关系，以及房屋面积和房价的关系，这里给出一个瑞典汽车保险数据集数据集可以直接复制出来用两列分别表示索赔要求数量对所有索赔的总赔付，以千瑞典克朗计数据前五行108392,51946,21315,7124422,240119,4我们按照这个数据集作出图如下大概观察一下可以用线性模型去定义，现

Yoangh·2020-06-30 05:17

线性回归-梯度下降法（波斯顿房价数据集）

importnumpyasnpimportpandasaspddata=pd.read_csv("housing.csv")data.head()classLinearRegression:"""使用ptyhon实现线性回归算法，使用梯度下降法

鸿腾阳阳·2020-06-30 05:03

深度学习优化策略---炼丹trick之正确使用BN（训练和测试/预测时怎么用）

【深度学习】深入理解BatchNormalization批标准化一、为什么需要batchnormalization尽管梯度下降法训练神经网络很简单高效，但是需要人为地去选择参数，比如学习率，参数初始化，

xys430381_1·2020-06-30 04:39

机器学习笔记整理（二）——最小二乘法

梯度下降法是适用于大规模数据学习的算法，该方法的收敛速度依赖于梯度下降的步幅及收敛结果的判断方法。

xyq1212·2020-06-30 04:02

深度学习之各种优化算法

机器之心编译参与：沈泽江梯度下降法，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。

xueli1991·2020-06-30 03:06

纯python实现感知机（梯度下降法）

为什么会用纯Python来实现呢？这种陶（hao）冶（wu）情（yong）操（chu）的做法肯定也不是我自己闲着蛋疼搞着玩的。。。明明有更好的科学计算库不用，非要纯手写正面硬刚，除了老师用挂科作为威胁还能有谁？下面是一大纯手打的堆理推导...写的逻辑有些混乱，后续有时间再慢慢整理觉得麻烦的小伙伴就不用看了，反正我代码里也写的有注释，代码稍后传上github后更新连接----------------

爱吃冰淇凌的羊驼·2020-06-30 03:19

神经网络-误差反向传播算法(一)

权重的调整主要使用梯度下降法。

Xu_mWam·2020-06-30 03:40

梯度下降算法总结

梯度下降算法1.概述梯度下降法(GradientDescent,GD)是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。

穿越5极限·2020-06-30 02:49

线性回归之梯度下降法求解实践学习笔记（Python）

我通过简单、比较容易理解的一元线性回归为例，入门掌握机器学习、深度学习中基本概念和方法，例如梯度下降、代价函数、学习率等，以及与传统统计学不一样等思维和方法。1.关于线性回归回归分析是研究相关关系的一种数学工具。他能帮助我们从一个变量取得的值去估计另一变量所取的值。例如人的身高与体重之间存在着关系，一般来说，人身高一些，则体重要重一些；再例如房价与房屋面积的关系，往往房屋面积大，房价高些。1.1.

肖永威·2020-06-30 01:22

深度学习中的三种梯度下降方式：批量（batch），随机（stochastic），小批量（mini-batch）

1，批量梯度下降法（BatchGradientDescent）：在更新参数时都使用所有的样本来进行更新。优点：全局最优解，能保证每一次更新权值，都能降低损失函数；易于并行实现。

xiaotao_1·2020-06-30 01:10

入门神经网络优化算法（一）：Gradient Descent，Momentum，Nesterov accelerated gradient

梯度下降法是神经网络求解优化中最常用的一类算法（实际上是在数值优化方法里的一种常用

大饼博士X·2020-06-29 23:02

机器学习算法

1、朴素贝叶斯分类2、K近邻分类3、线性感知机4、线性支持向量机5、K-means聚类及层次聚类6、混合模型基础7、线性回归与逻辑回归8、梯度下降法9、马尔科夫模型与语言模型10、隐马模型基础11、网页排序基础

mijing·2020-06-29 23:15

Sklearn之数据预处理——StandardScaler

维基百科给出的解释：归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；如果机器学习模型使用梯度下降法求最优解时，归一化往往非常有必要，否则很难收敛甚至不能收敛。

龙王.*?·2020-06-29 23:02

机器学习-梯度下降算法

梯度下降（最速下降法）梯度下降法(GradientDescent，GD)常用于求解无约束情况下凸函数(ConvexFunction)的极小值，是一种迭代类型的算法，因为凸函数只有一个极值点，故求解出来的极小值点就是函数的最小值点

时光偷走初心-·2020-06-29 22:56

BP神经网络（四）--梯度下降法python实例

这里用梯度下降法来拟合这条曲线。由于这条曲线近似于直线，所以用线性方程做拟合。

wyssailing·2020-06-29 22:04

斯坦福大学机器学习笔记——多变量的线性回归以及梯度下降法注意事项（内有代码）

在前面博客中介绍了单变量线性回归的实现过程，本文将介绍多变量线性回归算法。两者的对比如下：1.数据方面的差异：单变量线性回归数据：多变量线性回归数据：对于单变量线性回归来说，只有一个特征（房子的大小），而对于多变量线性特征回归特征的数量为多个（房子的大小、卧室的数量等）2.模型构成上的差异：单变量模型：多变量模型：首先介绍多维特征用矩阵形式的表示：对于上述多变量的数据来说，我们一般使用：n代表特征

wyl1813240346·2020-06-29 22:59

深度学习——优化算法

有哪些优化算法Mini-Batch梯度下降Momentum动量梯度下降法RMSpropAdam提升算法其中Adam提升算法是Momentum和RMSprop两种相结合的算法，接下来我们会依次介绍这四种算法

2014乘风破浪2014·2020-06-29 20:35

梯度下降法

回归(regression)、梯度下降(gradientdescent)发表于332天前⁄技术,科研⁄评论数3⁄被围观1152次+本文由LeftNotEasy所有，发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com。如果转载，请注明出处，在未经作者同意下将本文用于商业用途，将追究其法律责任。前言:上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学，最近时间比较紧，coding的任务比较重，不过还是

淡定云天·2020-06-29 20:23

DL知识拾贝（Pytorch）(四)：DL元素之三：优化器

文章目录1.什么是梯度下降2.梯度下降的三种衍生算法2.1批量梯度下降法（BGD）2.2随机梯度下降法（SGD）2.3小批量梯度下降法（MBGD）3.优化方法3.1Momentum动量法3.2NAG算法

贝壳er·2020-06-29 19:12

深度学习笔记三：线性神经网络，delta学习规则，梯度下降法

这里我们提出一个神经网络解决异或问题异或问题出现四个点，此时一条直线无法正确地区分出正负样本X=np.array([[1,0,0],[1,0,1],[1,1,0],[1,1,1]])Y=np.array([-1,1,1,-1])x1=[0,1]y1=[1,0]x2=[0,1]y2=[0,1]于是我们引入线性神经网络线性神经网络解决线性不可分问题下面给出实现代码：importnumpyasnpimp

wjd1994·2020-06-29 19:02

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