梯度下降法

深度学习神经网络优化器总结

深度学习神经网络优化器有以下几种：1.梯度下降法（GradientDescent）2.随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）3.批量梯度下降法（BatchGradientDescent
灼清回梦·2023-06-13 11:54

02-梯度下降法实践

（一）梯度下降法最简步骤（二）BGD线性回归代码实现1.生成回归数据2.拆分训练集与测试集3.利用梯度下降法拟合直线y=wx+b（一）梯度下降法最简步骤求使得f(w)值最小的参数w初始化fort=1,2
Suki百香果·2023-06-10 03:39

鲍鱼数据集案例分析-预测鲍鱼年龄（线性回归/梯度下降法实操）

数据集来源UCIMachineLearningRepository:AbaloneDataSet目录一、数据集探索性分析二、鲍鱼数据预处理1.对sex特征进行OneHot编码，便于后续模型纳入哑变量2.添加取值为1的特征3.计算鲍鱼的真实年龄4.筛选特征5.将鲍鱼数据集划分为训练集和测试集三、实现线性回归和岭回归1.使用Numpy使用线性回归2.使用Sklearn实现线性回归3.使用numpy实现
Suki百香果·2023-06-10 03:35

机器学习算法实战（scikit-learn版本）---线性回归

文章目标：利用scikit-learn使用梯度下降法实现线性回归使用线
喜欢吃豆·2023-06-09 23:16

深度学习(神经网络)

文章目录神经网络历史形式神经元模型（M-P模型）感知器多层感知器误差反向传播算法误差函数和激活函数误差函数二次代价函数交叉熵代价函数激活函数sigmoid函数RELU函数似然函数softmax函数随机梯度下降法批量学习方法在线学习小批量梯度下降法学习率自适应调整学习率
Elsa的迷弟·2023-06-09 18:39

机器学习：基于Apriori算法对中医病症辩证关联规则分析

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
i阿极·2023-06-09 11:45

实验11 人工神经网络(2)

1.实验目的①掌握梯度下降法的优化算法；②能够使用tf.keras构建Sequential模型，完成多分类任务。
YoLo-8·2023-06-08 12:38

神经网络实验---梯度下降法

本次实验主要目的是掌握梯度下降法的基本原理，能够使用梯度下降法求解一元和多元线性回归问题。
苏黎世卡·2023-06-07 17:50

神经网络实验---人工神经网络（2）

本实验目的主要是掌握梯度下降法的优化算法；能够使用tf.keras构建Sequential模型，完成多分类任务。
苏黎世卡·2023-06-07 17:50

python-机器学习-波士顿房价回归分析

一、目的以波士顿房价数据集为对象，理解数据和认识数据，掌握梯度下降法和回归分析的初步方法，掌握模型正则化的一般方法，对回归分析的结果解读。
姓李与理性不可兼得·2023-06-07 07:46

机器学习：基于Kmeans聚类算法对银行客户进行分类

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·2023-06-06 22:42

机器学习：基于XGBoost对信用卡欺诈行为的识别

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·2023-06-06 22:32

机器学习(六)：基于高斯贝叶斯对面部皮肤进行预测分析

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测机器学习(十四)：基
i阿极·2023-04-21 17:22

基于随机梯度下降法的手写数字识别、epoch是什么、python实现

基于随机梯度下降法的手写数字识别、epoch是什么、python实现一、普通的随机梯度下降法的手写数字识别1.1学习流程1.2二层神经网络类1.3使用MNIST数据集进行学习注：关于什么是epoch二、
算法技术博客·2023-04-19 18:29

神经网络的SGD、Momentum、AdaGrad、Adam最优化方法及其python实现

classSGD:"""随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）"""def__init__(self,lr
算法技术博客·2023-04-19 18:58

机器学习系列（十五）——梯度下降法的优势

梯度下降法的向量化在之前的学习中我们知道利用numpy模块的特性，将运算向量化能一定程度上加快运算速度，这里使用boston房产数据集，向量化后的梯度运算函数只有一行代码：defdJ(theta,X_b
Ice_spring·2023-04-19 11:43

深度学习的一些基本概念—入门教程

文章目录深度学习的概念入门教程基础概念神经网络前向传播反向传播权重和偏置激活函数：损失函数优化器批处理常用模型卷积神经网络循环神经网络长短时记忆网络自编码器生成对抗网络实践中使用深度学习数据预处理监督学习模型非监督学习模型梯度下降法超参数调整模型评估模型部署结论深度学习的概念入门教程深度学习是一种人工智能技术
百年孤独百年·2023-04-19 01:30

ardupilot 最优化算法

目录文章目录目录摘要1.最小二乘法1.1定义1.2基本思想1.3基本原理1.4举例子1.5最小二乘法和梯度法区别2.梯度下降法2.1什么是梯度2.2什么是梯度下降3.牛顿迭代法3.0牛顿迭代3.1牛顿基本原理
魔城烟雨·2023-04-18 11:01

逻辑回归与梯度下降法

逻辑回归：是用来进行分类的。逻辑回归的线性预测输出可以写成：y^=wTx+b引入Sigmoid函数，让输出限定在[0,1]之间，y^=Sigmoid(wTx+b)=σ(wTx+b)单个样本损失函数：L(y^,y)=−(ylogy^+(1−y)log(1−y^))对逻辑回归进行梯度计算。对单个样本而言，逻辑回归Lossfunction表达式如下：首先，该逻辑回归的正向传播过程非常简单。根据上述公式，
泽野千里wmh·2023-04-17 18:00

【剑指offer】反向传播

1*1卷积的作用文章目录系列文章目录什么是反向传播反向传播的过程部分过程详解（1）前向传播（2）计算梯度和更新参数代码理解什么是反向传播深度学习中的反向传播（Backpropagation）是一种基于梯度下降法的优化方法
.别拖至春天.·2023-04-17 16:48

梯度下降法

梯度下降法梯度下降法(一)目的和原因(二）公式与理解全量梯度下降（一）公式与理解随机梯度下降梯度下降法的困难与挑战代码实战梯度下降法与优化（一）全量梯度下降法（二）随机梯度下降法梯度下降法(一)目的和原因目的
零点呀·2023-04-17 08:25

Python-梯度下降法实践

Python-梯度下降法实践一、前言二、梯度下降法1.简介2.关于线性回归梯度下降法实践求y=x^2+2*x+5的最小值(1)通过图像观察(2)通过描点观察(3)标注点(4)改变步长观察三、批量梯度下降算法
一抹light·2023-04-16 07:17

python——在1到100间搜索39

=goal://while循环找到目标数值39ifstart>goal:start-=1ifstart梯度下降法的随即搜索
Dilemma46·2023-04-16 05:30

SLAM面试笔记(3) - 视觉SLAM

目录1紧耦合、松耦合的区别（1）紧耦合和松耦合的区别（2）紧耦合和松耦合的分类（3）为什么要使用紧耦合2SIFT和SUFT的区别3视差与深度的关系4闭环检测常用方法5描述PnP算法6梯度下降法、牛顿法、
几度春风里·2023-04-16 03:01

ADMM——交替方向乘子法

它结合了两种经典优化方法：梯度下降法(gradientdescent)和拉格朗日乘子法(Lagrangianmultipliermethod)。ADMM算法ADMM考虑如
cnblogs.com/qizhou/·2023-04-15 16:50

【机器学习(二)】线性回归之梯度下降法

文章目录专栏导读1、梯度下降法原理2、梯度下降法原理代码实现3、sklearn内置模块实现专栏导读✍作者简介：i阿极，CSDNPython领域新星创作者，专注于分享python领域知识。
i阿极·2023-04-15 03:07

Pytorch深度学习笔记（四）梯度向下模型

梯度下降法通过导数告诉我们此时
向岸看·2023-04-14 19:18

神经网络中的参数初始化

当使用梯度下降法来进行优化网络参数时，参数初始值的选取十分关键，关系到网络的优化效率和泛化能力。参数初始化的方式通常有以下三种：（1）预训练初始化：不同的参数初始值会收敛到不同的局部最优解。
云隐雾匿·2023-04-14 08:50

神经网络优化中的学习率调整（下）

一、AdaGrad算法在标准的梯度下降法中，每个参数
云隐雾匿·2023-04-14 08:50

机器学习——特征缩放

会一点点补充的机器学习专栏：机器学习专栏文章目录特征缩放1、特征缩放作用2、特征缩放的四种方式3、sklearn实现特征缩放特征缩放1、特征缩放作用面对特征数量较多的时候，保证这些特征具有相近的尺度（无量纲化），可以使梯度下降法更快的收敛
Tao_RY·2023-04-14 06:14

机器学习——Day1

文章目录0.什么是机器学习1.线性回归1.1最小二乘1.2梯度下降1.3梯度下降法-一元线性回归0.什么是机器学习机器学习（machinelearning）是目前信息技术中最激动人心的方向之一，通过学习机器学习我们可以深入了解人类的本质
破风小k·2023-04-13 23:55

一文速学数模-最优化算法(二)梯度下降算法一文详解+Python代码

目录前言一、梯度下降法简述二、梯度下降算法原理理解1.梯度2.梯度定义3.梯度下降4.损失函数(lossfunction)5.学习率(步长)三、梯度下降算法代码展示消失和爆炸梯度前言最近会不断更新深度学习系列文章
fanstuck·2023-04-11 21:18

算法设计与智能计算 || 专题五: 最优解搜索问题

最优解搜索问题文章目录最优解搜索问题1.牛顿迭代法1.1牛顿分搜索零点的原理1.2牛顿法搜索极值点原理2.梯度下降法2.1微分与梯度2.1.1一元函数与多元函数的微分2.1.2梯度2.3梯度下降法2.4
Mr_LeeCZ·2023-04-10 18:33

深度神经网络调参数技巧,神经网络参数调节方法

现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同
小六oO·2023-04-10 17:07

机器学习梯度下降算法（二）

目录前言一、多项式回归二、多重回归三、随机梯度下降法总结前言前面讲到了梯度下降算法的由来，和具体的分析过程，下面进一步对之前的内容进行递进和细化。
Dr.sky_·2023-04-10 14:08

机器学习中的数学笔记：微分学与梯度下降法

机器学习中的数学笔记：微分学与梯度下降法1.简介:数学在机器学习中的应用2.微分学基本思想和方法2.1微分学的核心思想:函数逼近2.2微积分的基础语言:极限论2.2.1极限的表述方式2.2.2无穷小2.2.3
Laura_Wangzx·2023-04-10 14:04

微分学与梯度下降法

1.微分学的基本思想和方法1.1微分学的核心思想：函数逼近微分学的核心思想是用熟悉且简单的函数对复杂函数进行局部逼近。常用作逼近的简单函数包括：线性函数：函数的一阶导数多项式函数：泰勒级数1.2微积分的基础语言：极限论极限的表达方式：自然语言：当xxx趋向于aaa时，f(x)f(x)f(x)的极限是LLL。数学符号：lim⁡x→af(x)=L\lim\limits_{x\toa}f(x)=Lx→a
独影月下酌酒·2023-04-10 13:00

Adam优化器

Adam优化算法是一种对随机梯度下降法的扩展。简单来说，Adam是带动量的梯度下降算法和RMSProp算法的结合。
cocapop·2023-04-09 04:34

Adam优化器算法详解及代码实现

在标准的梯度下降法中，每个参数在每次迭代时都使用相同的学习率，但是学习率如果过大就不会收敛，如果过小则收敛速度太慢。RMSprop算法是GeoffHint
1 + 1=王·2023-04-09 04:32

第二周 - Computing Parameters Analytically

正规方程法梯度下降法使用迭代找出θ的值，也可以使用数学方法-正规方程法直接计算出θ的值。正规方程法计算公式XT表示矩阵X的转置矩阵；(XTX)-1表示(XTX)计算结果的逆矩阵。
sakura_na·2023-04-09 03:00

手撕深度学习中的优化器

深度学习中的优化算法采用的原理是梯度下降法，选取适当的初值params，不断迭代，进行目标函数的极小化，直到收敛。
宁远x·2023-04-08 23:03

深度学习（一）优化算法之动量法详解

动量法使用梯度下降法，每次都会朝着目标函数下降最快的方向，这也称为最速下降法。这种更新方法看似非常快，实际上存在一些问题。
qq_39809262·2023-04-08 21:52

机器学习-P6 逻辑回归（书P73）

与线性回归的区别2，LR的损失函数3，LR正则化3.1，L1正则化3.2，L2正则化（岭回归）3.3，L1正则化与L2正则化的区别4，RL损失函数求解4.1，基于对数似然损失函数4.2，基于极大似然估计二，梯度下降法
壮壮不太胖^QwQ·2023-04-08 13:48

李宏毅机器学习--P6梯度下降法

Review:gradientDescentLearningrates给优化过程中带来的影响自适应调整learningrate的方法梯度下降法的背后理论基础Review:gradientDescent在上一个视频里
韩向上·2023-04-08 13:38

各种求minimize极值的优化方法

包括牛顿法、梯度下降法...这些其实并非是最优秀的，今天听说一个L-BFGS-B，未来可以尝试性能并应用。https://www.cnblogs.com/zyfd/p/10120036.html
Iverson_henry·2023-04-08 11:20

机器学习中的共轭梯度法

1、梯度下降法梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。
Leslie__l·2023-04-08 09:43

backward 最好的解释

构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。
weixin_40895135·2023-04-07 04:59

基于梯度下降法的线性回归拟合以及绘制图形（Python代码）

Tips：采用梯度下降法实现线性回归，同时可批量绘制散点图和拟合曲线以及损失图。样例数据：拟合曲线图：损失曲线：Python代码：#!
小松鼠想吃大闸蟹·2023-04-06 10:49

梯度下降法拟合曲线

importrandomimportnumpyasnpx=[[2104,3],[1600,3],[2400,3],[1416,2],[3000,4]]t=[400,330,369,232,540]n=len(x)c=[]h=[]ti=[]y=[]e=[]alpha=0.01foriinrange(3):c.append(random.random())foriinrange(5):x[i].app
格子6666·2023-04-06 10:49

机器学习：梯度下降法实现多项式对数据的拟合

待拟合曲线为，noise为引入的噪声：现在打算用一个多项式来拟合这个函数：损失计算采用平方损失函数：各个权重的偏导容易计算得出为：代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefinit_data():#待拟合曲线f(x)=cos2x*[(x^2-1)^3+0.5]xdata=np.arange(-1,1,0.01)y=[((x**2-1)**
Hilbob·2023-04-06 10:02
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