梯度下降法第8页

哲哲的ML笔记（三十三：批量、随机梯度、小批量梯度下降）

随机梯度下降如果我们一定需要一个大规模的训练集，我们可以尝试使用随机梯度下降法来代替批量梯度下降法。

沿哲·2023-07-26 03:15

梯度下降优化算法Momentum

一.基本原理1.1引入Momentum算法在原有的梯度下降法中引入了动量，从物理学上看，引入动量比起普通梯度下降法主要能够增加两个优点。

tangzl7·2023-07-25 17:20

机器学习算法基础-覃秉丰笔记版

sklearn-LASSOsklearn-一元线性回归sklearn-多元线性回归sklearn-岭回归sklearn-弹性网ElasticNetsklearn-逻辑回归sklearn-非线性逻辑回归标准方程法-岭回归梯度下降法

刘某某.·2023-07-25 14:10

python机器学习（三）特征预处理、鸢尾花案例--分类、线性回归、代价函数、梯度下降法、使用numpy、sklearn实现一元线性回归

K-近邻算法(K-NearestNeighboor)特征预处理数据预处理的过程。数据存在不同的量纲、数据中存在离群值，需要稳定的转换数据，处理好的数据才能更好的去训练模型，减少误差的出现。标准化数据集的标准化对scikit-learn中实现的大多数机器学习算法来说是常见的要求，很多案例都需要标准化。如果个别特征或多或少看起来不是很像标准正态分布(具有零均值和单位方差，均值为0，单位方差为1)，那么

hwwaizs·2023-07-24 20:24

【深度学习笔记】随机梯度下降法

感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：神经网络和深度学习-网易云课堂也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1Mini-batch2随机梯度下降法1Mini-batch

洋洋Young·2023-07-24 16:09

机器学习&&深度学习——随机梯度下降算法（及其优化）

梯度下降算法梯度下降法随机梯度下降法随机梯度下降算法的问题标准动量优化Nesterov动量优化梯度下降法梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常

布布要成为最负责的男人·2023-07-24 16:48

机器学习&&深度学习——线性回归

之前已经介绍过线性回归的基本元素和随机梯度下降法及优化，现在把线性回归讲解完：线性回归矢量化加速正态分布与平方损失从线性回归到深度网络神经网络图生物学矢量化加速在训练模型时，我们常希望能够同时处理小批量样本

布布要成为最负责的男人·2023-07-24 16:48

笔记-归一化的必要性

梯度下降法中，梯度（grandients)是一个向量，每一项g(j)都需要求导找到第J列的梯度值。根据损失函数求导的到导函数(y^-y)*Xj。

lanughing·2023-07-23 03:17

AI作业6-误差反向传播

梯度下降梯度下降法是机器学习中常用的一种算法，它虽然不是机器学习算法本身，但是却是一种非常重要的最优化算法。它的主要作用是寻找最小值，基本思想就是一步步地接近最好的点，每一步都朝着梯度的方向优化。

seveN1foR·2023-07-22 20:27

随机梯度下降法

梯度下降法有两个比较大的缺点：--计算花时间--容易陷入局部最优解比如以下形状的函数，最优解取决于初始值的选取。

bboysky45·2023-07-21 12:17

优化算法之梯度下降｜Matlab实现梯度下降算法

题目要求：使用Matab实现梯度下降法对于函数：min⁡f(x)=2x12+4x22−6x1−2x1x2\minf(x)=2x_{1}^{2}+4x_{2}^{2}-6x_{1}-2x_{1}x_{2}

@背包·2023-07-20 07:32

机器学习/深度学习常见算法实现(秋招版)

包括BN层、卷积层、池化层、交叉熵、随机梯度下降法、非极大抑制、k均值聚类等秋招常见的代码实现。

mathlxj·2023-07-19 07:55

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。

森大蔬·2023-07-18 21:46

Matlab凸优化算法（附上完整仿真源码）

文章目录Matlab凸优化算法基于内点法的算法基于梯度下降法的算法总结完整仿真源码下载Matlab凸优化算法凸优化是一种数学问题，它的目标是最小化一个凸函数在一个凸集合中的值。

YOLO数据集工作室·2023-07-18 20:46

(转载)极限学习机(extreme learning machine, ELM)的回归拟合及分类(matlab实现)

由于梯度下降法需要多次迭代以达到修正权值和阈值的目的，因此训练过程耗时

配电网和matlab·2023-07-17 22:32

链式法则理解应用

为啥提链式法则，因为这对深度学习，神经网络的参数求解计算起着绝对的影响作用，之前提过神经网络中基本使用了梯度下降法进行参数优化求解，具体关于神经网络的基本组成单元感知机，神经网络是很多感知机根据复杂的连接关系

Guapifang·2023-07-16 12:49

基于梯度下降的线性回归（Gradient Descent For Linear Regression）

梯度下降算法和线性回归算法比较如图（左边梯度下降，右边是线性回归的目标函数以及代价函数）：计算相关公式：对我们之前的线性回归问题运用梯度下降法，关键在于求出代价函数的导数，将右边线性回归的函数带入到左边的梯度下降

氢气氧气氮气·2023-07-16 08:57

（八）梯度下降法

一、梯度下降法1.1梯度本意是一个向量（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，即函数在该点处沿着该方向变化最快，变化率最大梯度下降：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

文龙z·2023-07-16 03:14

吴恩达机器学习2022-Jupyter-Scikit-Learn教学

1.1目标在这个实验室里:利用scikit-学习使用线性回归梯度下降法来实现1.2工具您将利用scikit-learn以及matplotlib和NumPy中的函数。

KAY金·2023-07-15 16:41

人工智能-卷积神经网络

但通过前面学过神经网络模型和梯度下降法的方法训练费时费力，而且一旦图片进行改变如缩放、旋转或其他变换，那么计算机就识别不出来了。那么人如何记住的呢？

爱吃面的猫·2023-07-15 14:50

吴恩达机器学习2022-Jupyter特征缩放

1可选实验室:特征缩放和学习率(多变量)1.1目标在这个实验室里:利用前一实验室开发的多变量线性回归模型程序在具有多种功能的数据集上运行梯度下降法探讨学习速度alpha对梯度下降法的影响通过使用z分数标准化的特征缩放来提高梯度下降法的性能

KAY金·2023-07-15 08:15

week2

第2周目录第2周四、多变量线性回归(LinearRegressionwithMultipleVariables)4.1多维特征4.2多变量梯度下降4.3梯度下降法实践1-特征缩放4.4梯度下降法实践2-

小小白？·2023-07-15 08:12

人工智能学习目录

从发展历史到人工智能的应用案例，再到人工智能本质是数学问题，从房价预测问题提出损失函数由参数导致，再由损失函数的最优值入手引入梯度下降法，最后到多参数方程的最优求解。

爱吃面的猫·2023-07-14 18:03

常见的优化算法

常见的优化算法文章目录1.梯度下降法（batchgradientdensentBGD)2.随机梯度下降法(StochasticgradientdescentSGD)3.小批量梯度下降(Mini-batchgradientdescentMBGD

WakingStone·2023-07-14 06:06

深度学习各类优化器大总结

一、优化算法设计原理深度学习中的优化算法采用的原理是梯度下降法，即最小化目标函数J(θ)J(\theta)J(θ)，最优化的求解过程，首先求解目标函数的梯度∇J(θ)\nablaJ(\theta)∇J(

小小小~·2023-07-13 22:54

深度学习常用优化器总结

二、常用优化器BGD（BatchGradientDescent）定义BGD是梯度下降法最原始的形式，它的基本思想是在更新参数时使用所有样本来进行更新公式公式如下，假设样本总数为N，特点BGD得到的是

chen_zn95·2023-07-13 22:52

机器学习：基于逻辑回归对航空公司乘客满意度的因素分析

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机

i阿极（考研版）·2023-07-13 20:24

【i阿极送书——第五期】《Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn》

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预

i阿极（考研版）·2023-07-13 20:24

机器学习：基于Python 机器学习进行医疗保险价格预测

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法

i阿极（考研版）·2023-07-13 20:18

LR算法

函数的推导是线性模型，取值空间为实数集；是预测为1的概率，则是预测为0的概率，概率的取值空间为[0,1]；令则损失函数的推导(MLE)则MLE：取log：最大化上面的式子，相当于最小化对上式取负号：即参数优化(梯度下降法

poteman·2023-06-24 02:24

机器学习：基于Python实现人工神经网络训练过程

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器

i阿极·2023-06-23 18:58

优化器SGD、Adam和AdamW的区别和联系

优化器（未完）SGDSGDRAdamAdamW联系SGD随机梯度下降是最简单的优化器，它采用了简单的梯度下降法，只更新每一步的梯度，但是它的收敛速度会受到学习率的影响。

帅帅帅.·2023-06-23 14:17

神经网络中的梯度是什么,神经网络梯度公式推导

谢谢了Gradient是梯度的意思，BP神经网络训练的时候涉及到梯度下降法，表示为梯度下降的程度与训练过程迭代次数（步长）的关系。

wenangou·2023-06-22 12:05

神经网络：参数更新

2.原理：梯度下降法：参数更新通常使用梯度下降法，它基于损失函数的梯度信息来确定参数更新的方向和幅度。梯度表示

Make_magic·2023-06-22 11:02

如何用梯度下降法求解数学建模的拟合问题——以logistics增长问题为例

引言众所周知的是，在大学课程中一般只会教授一种拟合方法(也即参数估计方法)——最小二乘法。这是一种直接求解的方法，非常的有效，不仅是损失最小解，而且是最大似然解。只不过，有一个缺点，它只能解决线性方程参数问题，对于非线性曲线，就无能为力了。大部分情况下还是将其转换成线性问题，再使用最小二乘法。然而，并非所有的问题都能转换为线性问题，甚至并非所有目标建模公式的参数都能有解析解，其他学科如机器学习等学

Aerozeor·2023-06-22 09:44

【深度学习】3-4 神经网络的学习- 学习算法的实现

这里因为使用的数据是随机选择的minibatch数据，所以称为随机梯度下降法（sto

loyd3·2023-06-21 07:59

优化｜如何减小噪声和误差对梯度下降法的影响

本文将分析噪声和下降偏差对于梯度下降法等算法的影响，并且介绍常用的改进方法。应用背景通常意义下，我们考虑的优化问题可写成min⁡ϕ(x),s.t.ci(x)≥0,i∈I.

运筹OR帷幄·2023-06-21 04:42

逻辑回归（Logistic Regression）

文章目录1.逻辑回归简介1.1分类和回归1.2逻辑回归2.逻辑回归原理2.1构造预测函数2.2构造损失函数J2.3梯度下降法求J(θ)的最小值3.逻辑回归特点4.逻辑回归的应用场景5.逻辑回归的Python

crossoverpptx·2023-06-18 13:49

从一条曲线谈损失函数优化方法

我们将在这篇文章中讨论以下算法：随机梯度下降法（批

城市中迷途小书童·2023-06-18 05:07

浅层神经网络

目录1、神经网络表示2、计算神经网络的输出3、多个样本的向量化4、激活函数5、激活函数的导数6、神经网络的梯度下降法1、神经网络表示输入层：有输入特征1、2、3隐藏层：四个结点，表示你无法在训练集中看到他们

Q渡劫·2023-06-17 21:18

深度学习入门笔记1--梯度下降之--为什么是负方向--为什么局部下降最快的是负梯度方向

本节目标理解梯度下降的原理，主要围绕以下几个问题展开：梯度下降法的用途？什么是梯度？为什么是负的梯度为什么局部下降最快的方向就是梯度的负方向。

闪闪发亮的小星星·2023-06-16 21:58

优化算法

Mini-batch梯度下降如果训练集较小，直接使用batch梯度下降法，样本集较小就没必要使用mini-batch梯度下降法，你可以快速处理整个训练集，所以使用batch梯度下降法也很好，这里的少是说小于

zhanderson·2023-06-16 11:11

深度学习讲稿(21)

4.3.1改进冷热法--梯度下降法冷热法每次更新权重都要重新算一次，而且每次更新的权重改变虽然有一定的伸缩，但实际上更新权重完全没有依据，就是靠左右碰撞试错来搜索更新的路径。

山岳之心·2023-06-16 08:31

机器学习基础-2

第2周文章目录第2周@[toc]四、多变量线性回归(LinearRegressionwithMultipleVariables)4.1多维特征4.2多变量梯度下降4.3梯度下降法实践1-特征缩放4.4梯度下降法实践

qq_1041357701·2023-06-15 22:58

Python神经网络编程学习笔记

logisticfunction(逻辑函数)多层神经元演示只有两层，每层两个神经元的神经网络的工作矩阵大法(点乘)使用矩阵乘法的三层神经网络示例反向传播误差多个输出节点反向传播误差使用矩阵乘法进行反向传播误差更新权重梯度下降法误差函数激活函数

源代码•宸·2023-06-15 18:39

梯度下降优化

二阶梯度优化1.无约束优化算法1.1最小二乘法1.2梯度下降法1.3牛顿法/拟牛顿法2.一阶梯度优化2.1梯度的数学原理2.2梯度下降算法3.二阶梯度优化梯度优化3.1牛顿法3.2拟牛顿法1.无约束优化算法在机器学习中的无约束优化算法中

好记性＋烂笔头·2023-06-14 16:21

【机器学习】名词整理

机器学习名词整理一、基础名词1.1batch_size/批尺寸1.2epoch1.3iteration1.4learningrate/学习率1.5loss/损失函数1.6梯度下降法1.7优化器1.8kernel

半斤烧白_liquor·2023-06-14 02:14

神经网络优化器之随机梯度下降法的理解

随机梯度下降法（SGD）随机梯度下降方法，在每次更新时用1个样本，随机也就是说我们用样本中的一个例子来近似我所有的样本，由于计算得到的并不是准确的一个梯度，因而不是全局最优的。

zhengudaoer·2023-06-13 19:55

多项式回归-梯度下降法

图1如图1，如果用线性回归线表示可能会不准确，因此有了多项式回归假如我们不是要找直（或者超平面），而是一个需要找到一个用多项式所表示的曲线（或者超曲面），例如二次曲线：

Zhou_qn·2023-06-13 17:44

机器学习：基于AdaBoost算法模型对信用卡是否违约进行识别