梯度下降法第59页

梯度下降法

利用梯度下降法实现一元线性回归

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#载入数据data=np.genfromtxt("data.csv",delimiter=",")x_data=data[:,0]y_data=data[:,1]#学习率learningratelr=0.0001#截距b=0#斜率k=0#最大迭代次数epochs=100#最小二乘法defcompute_error

SSVV·2020-06-23 10:36

【神经网络】第一篇 BP神经网络 && 卷积神经网络(onvolutional Neural Network) && 循环神经网络(Recurrent Neural Network)

BP（Back-Propagation）神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小

gegeyanxin·2020-06-23 10:04

各种基于梯度的优化算法「总结」

1.StochasticGradientDescent(SGD)随机梯度下降法随机梯度下降法非常简单，公式就是θi+1=θi−η∇L(θ)\theta_{i+1}=\theta_i-\eta\nablaL

江南蜡笔小新·2020-06-23 09:40

机器学习：梯度下降

梯度下降法是一种减少成本函数的迭代机器学习优化算法，使我们的模型能够做出准确的预测。成本函数(C)或损失函数度量模型的实际输出和预测输出之间的差异。成本函数是一个凸函数。为什么我们需要梯度下降?

磐创 AI·2020-06-23 07:41

神经网络中的各种损失函数介绍

然后，我们使用梯度下降法

磐创 AI·2020-06-23 07:09

从LR损失函数优化学习梯度下降

梯度下降法由于LR的损失函数为:这样就变成了求min(Jω)其中α为步长,直到Jω不能再小时停止梯度下降法的最大问题就是会陷入局部最优，并且每次在对当前样本计算cost的时候都需要去遍历全部样本才能得到

痘痘有糖·2020-06-23 07:46

【算法】梯度下降法

0x01写在前面看了网易公开课里AndrewNg老师的机器学习第二课，主要讲了线性回归、梯度下降、常规方程组，然后看到了一篇整理梯度下降法的文章，觉得写的很好，就整理过来了，在最后会贴出链接的。

Pino_HD·2020-06-23 07:37

最速下降法

文章目录无约束最小化问题解析解迭代法梯度下降法`最速下降法``欧几里得范数``quadraticnorm`l1l_1l1norm牛顿法参考无约束最小化问题minimizef(x)minimize\\f(

fxnfk·2020-06-23 06:45

信用评分之六--逻辑回归模型梯度下降法跟牛顿法比较

1、综述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。

小小她爹·2020-06-23 06:19

机器学习基础 - [第二章：多变量线性回归]（2）多元线性回归模型的梯度下降算法技巧

多元性线性回归具有多个特征{x1,x2,...,xn}\{x_{1},x_{2},...,x_{n}\}{x1,x2,...,xn}，当某些特征的取值范围差异很大时，梯度下降法可能要经过一段很长的时间才能收敛到局部最优值

Olivaf·2020-06-23 05:05

哈工大《机器学习》最小二乘法曲线拟合——实验一

目标：掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本)已完成的要求：生成数据，加入噪声；用高阶多项式函数拟合曲线

djj810625·2020-06-23 04:51

因子分析

1、问题当训练样例个数m太小，甚至m<梯度下降法进行回归时，如果初值不同，得到的参数结果会有很大偏差（因为方程数小于参数个数）。

小碧小琳·2020-06-23 03:28

BP神经网络模型及梯度下降法

BP（BackPropagation）网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，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。BP神经网络模型拓扑

-牧野-·2020-06-23 03:34

线性回归模型与梯度下降法

一、机器学习概述：1.学习动机：机器学习已经在不知不觉中渗透到人们生产和生活中的各个领域，如邮箱自动过滤的垃圾邮件、搜索引擎对链接的智能排序、产品广告的个性化推荐等；机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要融合多学科的专业只是，也同样可以作为实际工具应用到各行各业之中；如何从移动计算和传感器所产生的海量数据中抽取出有价值的信息将成为一个非常重要的课题，也会是未来生产力的爆发点。2.

datongchi4098·2020-06-23 03:25

优化算法之梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法和拉格朗日乘数法

-无约束最优化问题：梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法；-有约束最优化问题：拉格朗日乘数法。一、梯度下降法1、算法简介 梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。

lx青萍之末·2020-06-23 02:09

牛顿法、梯度下降原理及实际问题解决

牛顿法的详细原理：https://blog.csdn.net/sigai_csdn/article/details/80678812二、梯度下降法原理梯度

四月能开学吗·2020-06-23 02:43

梯度下降法，共轭梯度下降法，随机梯度下降法

梯度下降法，共轭梯度下降法，随机梯度下降法Postedon2015-11-18|Inmath|在机器学习领域，优化方法一直是一个很重要的领域，最常见的就是利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题

comeonow·2020-06-22 23:27

机器学习之模型创建（一）

创建模型的过程importsklearn.linear_modelaslm创建模型model=lm.LinearRegression()训练模型model.fit(输入,输出)#通过梯度下降法计算模型参数预测输出

chuenshuen·2020-06-22 23:26

3、线性回归（解析法和梯度下降法）

importrandomasrdimportmatplotlib.pyplotaspltimportfunctoolsimportmathimportnumpyasnpdefsample_generate(n,low,sup,w,e):X=[[(sup-low)*rd.random()+lowifjstep_min:iff(w+mid1*dw,X,Y)

chaoyuzhang·2020-06-22 21:59

神经网络中的批量归一化Batch Normalization(BN)原理总结

在使用随机梯度下降法来训练神经网络时，每次参数更新都会导致网络中每层的输入分布发生变化。越是深层的神经网络，其输入的分布会改变的越明显。

CurryCoder·2020-06-22 20:50

线性回归——梯度下降法

统计学习方法主要包括三部分：模型、策略、算法。模型指的是确定一个由函数组成的集合，策略指的是定义对集合中函数的评价准则，算法则指的是从函数集合中按照定义的评价准则找到最优的函数的方法。本部分从线性回归模型出发，以最小乘为评价准则，介绍梯度下降算法：批量梯度下降(BatchGradientDescent,BGD)，随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)小批量梯度下

ccilery·2020-06-22 20:19

利用梯度下降法实现简单的线性回归

最近做了好多个数据挖掘的小项目，使用并比较了N多算法，了解了很多机器学习的工具，如R语言、Spark机器学习库、Python、Tensorflow和RapidMiner等等。但是我感觉到自己没能深入下去，充其量也只是把别人的工具拿来玩玩而已。对算法本身的优劣及适用范围不甚了了，更谈不上改进优化算法了。本着甘当小学生的精神，我最近在网上参加了机器学习牛人AndrewNg在Coursera上主讲的《机

carlwu·2020-06-22 20:04

机器学习的爹——如何成为Logistic的爹

Logistic回归的爹Logistic回归简介1.多个角度理解Logistic1.1吴恩达老师的解释1.2李航《统计学习方法》的解释2.模型的参数求解——梯度下降法Logistic回归简介Logistic

人工智障1025·2020-06-22 19:06

多元线性回归实现梯度下降

笔记：代码实现：在线性回归模型中使用梯度下降法importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(666)#数据随机，保持一致x=2*np.random.random

annyangya·2020-06-22 15:22

简单线性回归（梯度下降法） python实现

grad_desc简单线性回归（梯度下降法）¶0.引入依赖¶In[1]:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt1.导入数据¶In[34]:points=np.genfromtxt

arli_xu·2020-06-22 15:16

NLR：利用非线性回归，梯度下降法求出学习参数θ，进而求得Cost函数最优值——Jason niu...

importnumpyasnpimportrandomdefgenData(numPoints,bias,variance):x=np.zeros(shape=(numPoints,2))y=np.zeros(shape=(numPoints))foriinrange(0,numPoints):x[i][0]=1x[i][1]=iy[i]=(i+bias)+random.uniform(0,1)%

aoduo9781·2020-06-22 14:05

tensorflow笔记2：神经网络优化算法一（梯度下降、学习率设置）

目录一、预备知识二、梯度下降法三、神经网络进一步优化——学习率设置一、预备知识什么是梯度？假设我们位于黄山的某个山腰处，山势连绵不绝，不知道怎么下山。

张开放·2020-06-22 12:33

【优化算法】基于Python语言的梯度下降法、牛顿法、LM法

梯度下降法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)。

之外-·2020-06-22 11:45

Emilyhhh·2020-06-22 10:19

机器学习笔记（三）牛顿法和梯度下降法

3优化算法介绍3.1梯度下降法梯度下降法：[定义]：梯度下降法（英语：Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。

YoYoDelphine·2020-06-22 09:59

逻辑回归总结

（求解参数时常见的算法还有：随机梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法等）逻辑回归的优缺点：优点：可解释性非常好。从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响。模型效果不错。如果特征工程做的好，效果不会太差。

Yasin_·2020-06-22 09:01

梯度下降学习总结

2.梯度下降法的矩阵表示函数的表达式为$h_\theta(X)=X\theta$，损失函数的表达式为$J(\theta)=\sum_{i=1}^m(h_\theta(x_i)-y_i)^2$，其矩阵表达式为

YGQ12138·2020-06-22 08:46

机器学习之优化算法

最常用的优化算法包括：梯度下降法（BGD、SGD、MBGD）、坐标上升法（CoordinateAscent）、牛顿法和拟牛顿法等。

夕阳下江堤上的男孩·2020-06-22 08:44

Keras SGD 随机梯度下降优化器参数设置方式

Keras中文文档中对SGD的描述如下：keras.optimizers.SGD(lr=0.01,momentum=0.0,decay=0.0,nesterov=False)随机梯度下降法，支持动量参数

·2020-06-22 08:11

线性回归问题解的唯一性

Ng指出梯度下降法在线性回归问题中必然全局收敛，因为这个问题只有一个极值点。这也就意味着线性回归问题的解是唯一的。我们现在要证明这个解的唯一性。在证明唯一性之前，先求解线性回归问题。

Waleking·2020-06-22 07:37

深度学习中的随机种子

'''深度学习代码中的随机种子深度学习网络模型中初始的权值参数通常都是初始化成随机数而使用梯度下降法最终得到的局部最优解对于初始位置点的选择很敏感为了能够完全复现作者的开源深度学习代码，随机种子的选择能够减少一定程度上算法结果的随机性

WYXHAHAHA123·2020-06-22 07:17

【线性回归】面向新手的基础知识

文章目录线性回归建模线性回归损失函数、代价函数、目标函数线性回归模型的求解方法1.梯度下降法2.最小二乘法带有正则化项的回归模型回归任务的评价指标1.平均绝对误差(MAE)2.均方误差(MSE)3.均方根误差

VariableX·2020-06-22 07:53

梯度下降法的全面讲解及python实现

函数的梯度方向表示了函数值增长速度最快的方向，那么和它相反的方向就可以看作函数值减少速度最快的方向。就机器学习模型优化的问题而言，当目标设定为求解目标函数最小值时，只要朝着梯度下降的方向前进就能不断逼近最优值。最简单的梯度下降算法—固定学习率的方法，这种梯度下降算法由两个函数和三个变量组成。函数1：待优化的函数f(x)，它可以根据给定的输入返回函数值函数2：待优化函数的导数g(x)，它可以根据给定

Trisyp·2020-06-22 07:36

梯度下降法求解Logistic回归参数（附代码）

详细原理推导先看这篇https://blog.csdn.net/To_be_to_thought/article/details/81511529与线性回归的梯度下降法类似。

To_be_thinking·2020-06-22 06:43

python实现多元线性回归梯度下降法与牛顿法

文章目录梯度下降法基本概念1.微分2.梯度3.学习率梯度下降法的一般求解步骤：牛顿法运用牛顿法的一般步骤参考文献梯度下降法基本概念1.微分在梯度下降法中，我们所要优化的函数必须是一个连续可微的函数，可微

Time ??·2020-06-22 06:01

梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD

原文链接：http://www.cnblogs.com/maybe2030/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

Tiger_v·2020-06-22 06:56

梯度下降法及matlab代码详解实现

基本概念梯度下降法又被称为最速下降法(Steepestdescendmethod)，其理论基础是梯度的概念。

Taylorandy·2020-06-22 06:25

吴恩达深度学习笔记——优化算法

2.2理解mini-batch梯度下降法（Understandi

SCS199411·2020-06-22 04:13

Course 2 改善深层神经网络 Week 2 mini-batch梯度下降法、momentum梯度下降和Adam优化算法

优化算法到目前为止，我们始终都是在使用梯度下降法学习，本文中，我们将使用一些更加高级的优化算法，利用这些优化算法，通常可以提高我们算法的收敛速度，并在最终得到更好的分离结果。

Reanon·2020-06-22 04:43

机器学习算法基础——梯度下降法求一元线性回归

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#载入数据data=np.genfromtxt("C:\\ML\\chapter-1\\data.csv",delimiter=",")x_data=data[:,0]y_data=data[:,1]plt.scatter(x_data,y_data)plt.show()#学习率learningratelr=0.

xiao黄·2020-06-22 03:04

机器学习算法基础——梯度下降法之二元线性回归

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromnumpyimportgenfromtxtfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D#可以用来画3D图#导入数据data=genfromtxt(r"C:\\ML\\chapter-1\\Delivery.csv",delimiter=",")print(data)#切分数据x