梯度下降法第54页

神经网络调参技巧

在使用神经网络时有许多参数需要调整，比如学习速率、Momentum（动量梯度下降法）的参数beta，Adam优化算法的参数，beta1，beta2，神经网络层数，不同层中隐藏单元数量，学习率衰减等。

一路前行1·2020-06-29 17:03

理解训练深层前馈神经网络的难度（Undetanding the difficulty of training deep feedforward neural networks ）...

我们的目标是更好地理解为什么随机初始化的标准梯度下降法在深度神经网络下表现如此糟

肥猫64·2020-06-29 17:11

梯度下降法和牛顿法的比较

在机器学习的优化问题中，梯度下降法和牛顿法是常用的两种凸函数求极值的方法，他们都是为了求得目标函数的近似解。在逻辑斯蒂回归模型的参数求解中，一般用改良的梯度下降法，也可以用牛顿法。

素笺清风·2020-06-29 16:49

机器学习-梯度下降法（SGD+BGD+MBGD）

MBGD：综合批量梯度下降法和随机梯度下降法的优点。线性回归这里只是测试了一元线性回归，还有多元线性回归。初始数据集是：y=2*x+随机噪声importnumpya

@WitnesS·2020-06-29 16:06

牛顿法与梯度下降法求解实际问题对比

基于jupyternotebook的Python编程–牛顿法及梯度下降法原理和实际问题的解决一、梯度下降法1、梯度下降法基本原理梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。

weixin_45306136·2020-06-29 15:52

利用Python编程，分别使用梯度下降法和最小二乘法求解多元函数

使用Python编程，分别根据梯度法和最小二乘法求解多元函数问题分别使用梯度下降法和最小二乘法求解多元函数并进行比较，这里使用jupyternotebook平台进行Python编程一、题目描述二、使用梯度下降法求解多元函数

白码王子小张·2020-06-29 15:46

通过python程序，采用牛顿法和梯度下降法求解多元一次函数的线性回归方程

通过python程序，采用牛顿法和梯度下降法求解多元一次函数的线性回归方程梯度下降法原理梯度就是表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得较大值，即函数在当前位置的导数Δ=df(Ɵ)÷d(Ɵ)上式中，

是陆小鹿啊·2020-06-29 15:37

最小二乘法解法总结：梯度下降法、牛顿法、高斯-牛顿法

最佳预测系数推导E[d2]=E[(S(k)−Se(k))2]=E[(S(k)−∑i=1NaiS(k−i))2]E[d^2]=E[(S(k)-S_e(k))^2]=E\Bigg[\bigg(S(k)-\sum_{i=1}^Na_iS(k-i)\bigg)^2\Bigg]E[d2]=E[(S(k)−Se(k))2]=E[(S(k)−i=1∑NaiS(k−i))2]对系数aia_iai求偏导，使偏导数等

八个牙履·2020-06-29 14:21

各种优化器Optimizer原理：从SGD到AdamOptimizer

各种优化器Optimizer原理：从SGD到AdamOptimizer（一）优化器Optimizer综述：（二）基本梯度下降法2.0核心思想：2.1标准梯度下降法（GD，GradientDescent）

Memory逆光·2020-06-29 14:07

sklearn素线性回归及岭回归API介绍+模型的保存与加载

损失函数总损失定义为：yi为第i个训练样本的真实值h(xi)为第i个训练样本特征值组合预测函数又称最小二乘法优化算法:1.正规方程2.梯度下降法梯度下降的基本过

ran_梦·2020-06-29 14:47

梯度下降法实现一元线性回归

梯度下降法实现一元线性回归给定一个数据集，该数据集是n行2列的数据。当用记事本打开数据时，每行的2列数据是用逗号隔开的。首先要提取文件里面的数据，之后根据提取的数据进行画图。

Y_W_Sally·2020-06-29 14:26

Vgg16图像分类

#请仔细研读，领会梯度下降法，这是深度学习模型训练的基本方法。

穗麦子·2020-06-29 14:49

Python实现多元线性回归方程梯度下降法与求函数极值

梯度下降法梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。

被逼的阿陈·2020-06-29 13:03

视觉SLAM总结——视觉SLAM面试题汇总

仿射变换、射影变换的区别3.Homography、Essential和FundamentalMatrix的区别4.视差与深度的关系5.描述PnP算法6.闭环检测常用方法7.给一个二值图，求最大连通域8.梯度下降法

Jichao_Peng·2020-06-29 13:57

Python-梯度下降法（最速下降法）求解多元函数

梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降法是最常采用的方法之一。

君琴·2020-06-29 13:53

机器学习、深度学习中常用的优化算法详解——梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法

一、梯度下降法1、总述：在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展了三种梯度下降方法，分别为随机梯度下降法，批量梯度下降法以及小批量梯度下降法。

马苏比拉米G·2020-06-29 13:16

多元线性回归与梯度下降法原理及公式推导（附Python代码）

引以线性方程为例，设有线性方程：ytrue=θ0+θ1x1+θ2x2…+θnxny_{true}=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2…+\theta_nx_nytrue=θ0+θ1x1+θ2x2…+θnxn如果现在我们手头上已经有了N组数据，其中第iii组数据为[xi,1xi,2xi,3…xi,n][x_{i,1}x_{i,2}x_{i,3}…x_{i,n}][xi,

koko_TT·2020-06-29 12:02

吴恩达深度学习梯度下降法

笔记逻辑回归、成本函数及梯度下降概念以及公式逻辑回归：对于多维空间中存在的样本点，用特征的线性组合（特征加权）去拟合空间中点的分布和轨迹，并通过在线性回归模型中引入Sigmoid函数，将线性回归的不确定范围的连续输出值映射到（0，1）范围内，成为一个概率预测问题。成本函数：是关于参数w和b的函数，用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，衡量参数w和b在全部训练集上的效果。其函数值越小，

CoreJia·2020-06-29 11:08

机器学习———梯度下降法之多元线性回归

importnumpyasnpx=2*np.random.random(size=100)y=x*3.+4.+np.random.normal(size=100)x=x.reshape(-1,1)defdJ(theta,X_b,y):res=np.empty(len(theta))res[0]=np.sum(X_b.dot(theta)-y)foriinrange(1,len(theta)):re

༺ IF ༻·2020-06-29 11:25

一文详解BN、LN、IN、GN四种正则化方式

一文详解BN、LN、IN、GN四种正则化方式前言批量归一化-BN(Batch-Normalization)mini-batch梯度下降法批量归一化（BatchNormalization）的基本动机与原理是什么

他们叫我一代大侠·2020-06-29 10:59

线性回归算法（涉及最小二乘法、梯度下降法）

目录：一、简单线性回归算法二、向量化三、衡量线性回归法的指标MSE、RMS、MAE、RSquared指标四，多元线性回归（最小二乘法）五、多元线性回归（梯度下降法）一、简单线性回归算法1、优点：（1）解决回归问题

minojackson·2020-06-29 10:33

机器学习---线性回归算法梳理

线性回归算法梳理任务1-线性回归算法梳理一、基本概念二、线性回归的原理三、线性回归损失函数、代价函数、目标函数四、优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等)五、线性回归的评估指标六、sklearn参数详解任务

言成苟文·2020-06-29 10:19

梯度下降法求极值

梯度下降法的基本原理梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。

weixin_43709601·2020-06-29 09:04

梯度下降法及其Python实现

什么是梯度下降法梯度下降GradientDescent：本身不是一个机器学习的算法，而是一种基于搜索的最优化方法。作用：最小化一个损失函数。梯度上升法：最大化一个效用函数。

石中路·2020-06-29 09:32

Python Tensorflow 使用梯度下降法来预测股票价格

tensorflow主要有三个层的使用分别是输入层隐藏层输出层输入层:主要是用来输入数据，设置数据，设置xandy隐藏层:使用w(权重)b(偏移量)来度量数据的准确度，并且会随着训练次数的增多，从而降低误差，也会将wandb的值设置得更加准确输出层:顾名思义，是训练结果数据的输出层importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflow

Moshe X·2020-06-29 09:34

从梯度下降法、牛顿法到拟牛顿法，浅谈它们的联系与区别

考虑一个求多元函数f(x)\mathbb{f}(\pmb{x})f(xxx)求最小值的问题，当我们无法求出精确结果时，需要使用一些算法求出它的数值解，本文主要探讨基于梯度的优化算法中比较常见的三种算法：梯度下降法

Just do it 17·2020-06-29 09:09

梯度下降法--多元线性回归

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D #画3d图像#读入数据、切分数据data=np.genfromtxt('Delivery.csv',delimiter=',') x_data=data[:,:-1]#只有最后一列不取y_data=data[:,-1] #只取最后一列l

小蝌蚪加油啊·2020-06-29 09:36

预测编码系数求解与最小二乘法总结

梯度下降法梯度下降法是通过迭代求解最优解。以负梯度作为搜索方向，距离越远则步长越大，距离越近则步长

钱思择-·2020-06-29 08:46

常见的深度强化学习面试题及解答(持续更新ing)

在神经网络中通常使用随机梯度下降法。随机的意思是我们随机选择一些样本来增量式的估计梯度，比如常采用batch训练。

北木.·2020-06-29 08:16

梯度下降法求解线性回归问题的matlab实现

本文主要给出批梯度下降法（BGD）与随机梯度下降法（SGD）的matlab实现，关于BGD与SGD的理论，可参考下文：https://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html

苹果多酚·2020-06-29 07:53

机器学习——逻辑回归（分类）

机器学习专栏：机器学习专栏文章目录逻辑回归（分类）1、基本原理4、梯度下降法4、sklearn实现逻辑回归5、多分类问题5.1多分类原理5.2sklearn实现多分类逻辑回归（分类）1、基本原理逻辑回归用于分类

39.5℃的风·2020-06-29 07:27

整理一份万字机器学习资料！

本文的目录先列在这里啦：1、引言2、线性回归3、梯度下降法3.1梯度下降法分类3.2梯度下降法改进4、逻辑回归5、过拟合和正则化5.1过拟合5.2正则化6、方差vs偏差6.1偏差(Bias)6.2方差

城市中迷途小书童·2020-06-29 06:06

梯度下降法求解方程的极值

1.方法一：利用梯度下降算法求解y=x^2的极值。注意：此种方法，除了x的更新之外，还有一点需要注意，那就迭代停止的条件。可以设置一个阈值a，比较x更新前后的y的差的绝对值与阈值a的大小，即Δy与a的大小。当Δy＜=a时，停止迭代。importnumpyasnpdeff(x):returnx**2defh(x):return2*xx=2#初始点（初始横坐标）step=0.8#（步长）f_chang

王星球·2020-06-29 05:02

一文读懂梯度下降法

梯度下降无疑是大多数机器学习(ML)算法的核心和灵魂。我绝对认为你应该花时间去理解它。因为对于初学者来说，这样做能够让你更好地理解大多数机器学习算法是如何工作的。另外，想要培养对复杂项目的直觉，理解基本的概念也是十分关键的。为了理解梯度下降的核心，让我们来看一个运行的例子。这项任务是这个领域的一项老任务——使用一些历史数据作为先验知识来预测房价。我们的目标是讨论梯度下降。所以我们让这个例子简单一点

AI孵化厂·2020-06-29 05:49

【初学者必看】机器学习之梯度下降最全算法总结，基本概念+例子+代码

【机器学习】【梯度下降】基本概念详解1.梯度2.梯度下降与梯度上升3.梯度下降法算法详解3.1梯度下降的直观解释3.2梯度下降的相关概念1.步长（Learningrate）：2.特征（feature）：

和你在一起^_^·2020-06-29 05:14

吴恩达深度学习网课通俗版笔记——（02.改善深层神经网络）第二周优化算法

改善深层神经网络——优化算法前面已经学会了基本的神经网络搭建，但只有把参数调好，使各项设置更符合自己的问题，才能最大化网络性能2.1Mini-batch梯度下降法在前面的梯度下降法中，使用向量化的方法对多样本进行了处理

风中一匹狼v·2020-06-29 04:18

BP神经网络参数设置及实例

BP网络的训练函数训练方法训练函数梯度下降法traingd有动量的梯度下降法traingdm自适应lr梯度下降法traingda自适应lr动量梯度下降法traingdx弹性梯度下降法trainrpFletcher-Reeves

A_tianci_O·2020-06-29 04:37

梯度下降法（Gradient Descent）推导和示例

梯度下降法（GradientDescent）推导和示例注：作者在其他文献的基础上进行整理，形成本文的基本脉络，并希望通过较为简单清晰的推导过程来帮助新手入门本文主要由以下部分组成：梯度下降法合理性证明单变量示例多变量示例矩阵化表示首先我们先给出梯度的定义

卯哥·2020-06-29 04:20

多元线性回归及其算法实现（梯度下降法）

上一篇文章讲述了梯度下降法的数学思想，趁热打铁，这篇博客笔者将使用梯度下降法完成多元线性回归，话不多说，直接开始。

lzpyx·2020-06-29 03:07

直观理解梯度（gradient）

这些优化问题中，只有少部分可以得到解析解(如最小二乘法)，而大部分这类优化问题只能迭代求解，而迭代求解中两种最常用的方法即梯度下降法与牛顿法。梯度概念是建立在偏导数与方向导数概念基础上的。

Vic_Hao·2020-06-29 03:00

机器学习方法（一）——梯度下降法

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。

爱吃串串的瘦子·2020-06-29 02:33

Machine Learning Linear Regression

线性回归的概念1、线性回归的原理2、线性回归损失函数、代价函数、目标函数3、优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等)4、线性回归的评估指标5、sklearn参数详解1、线性回归的原理进入一家房产网，可以看到房价

Colin1245·2020-06-29 02:09

深度学习中的超参数，以及对模型训练的影响

为了能够使得梯度下降法有较好的性能，我们需要把学习率的值设定在合适的范围内。学习率过小，会极大降低收敛速度，增加训练时间；学习率过大，可能导致参数在最优解两侧来回振荡，所以学

愿十四亿神州尽舜尧·2020-06-29 02:27

[机器学习]—梯度下降法-python代码实现

机器学习-梯度下降法-python代码实现梯度下降法个人理解python代码实现梯度下降法人工智能梯度下降法个人理解梯度下降法的核心在于通过导数作为切线，沿着该方向做移动，加上步进值快速到达目标，学习率就是迈的步子

不会飞的鹰08·2020-06-29 01:40

梯度及梯度下降法原理、公式推导

导数、偏导数、方向导数、梯度理解梯度首先要理解导数、偏导数、方向导数。导数：指的是一元函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)在某一点处沿x轴正方向的变化率。若导数大于0，说明函数值在该点处沿x轴正方向是递增的，若导数小于0，说明函数值在该点处沿x轴正方向是递减的。偏导数：∂∂xjf(x0,x1,...,xn)=lim⁡Δxj→0ΔyΔx=lim⁡Δxj→0f(x0,...xj+Δxj,...xn

樱桃小胖子同学·2020-06-29 00:16

梯度下降法 -- 一元线性回归

demo.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#载入数据data=np.genfromtxt('data.csv',delimiter=',')x_data=data[:,0]#读取全部数据的第0列,也就是第一维数据y_data=data[:,1]#读取全部数据的第1列,也就是第二维数据plt.scatter(x_data,y_data)plt

凌晨四点无BUG·2020-06-28 23:47

DL优化函数之mini-batch SGD

SGD随机梯度下降法对经典的梯度下降法有了极大速度的提升。但有一个问题就是由于过于自由导致训练的loss波动很大。那么如何可以兼顾经典GD的稳定下降同时又保有SGD的随机特性呢？

shaquexlxfreedom·2020-06-28 23:37

机器学习：各种优化器Optimizer的总结与比较

比如神经网络中可以采取最基本的梯度下降法。

SanFanCSgo·2020-06-28 23:39

【线性回归】- 梯度下降法计算线性回归参数

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt1.读取数据train=np.genfromtxt('data.csv',delimiter=',')#提取train中的两列数据作为X,yX=train[:,0]y=train[:,1]#画出散点图plt.scatter(X,y)plt.show()2.定义损失函数拟合函数损失函

Killbus·2020-06-28 23:52

最优化方法一：梯度下降法

目录1梯度下降1.1梯度下降的场景假设1.2梯度下降1.2.1微分：1.2.2梯度1.3梯度下降算法的数学解释1.3.1α是什么含义1.3.2为什么要梯度要乘以一个负号？1.4梯度下降算法的实例1.4.1单变量函数的梯度下降1.4.2多变量函数的梯度下降1.5python实现一个简单的梯度下降算法1.5.1原理1.5.2Python实现1.6更一般的预测函数1.6.1变量形式1.6.2矩阵形式2批

意念回复·2020-06-28 23:26

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