梯度下降算法第6页

梯度下降和梯度上升

只是：梯度上升沿着梯度方向运动；梯度下降沿着梯度反方向梯度上升迭代算法Logistic回归与梯度上升算法-每天进步一点点-51CTO博客关于梯度下降算法的矢量化过程-CSDN博客

HELLOTREE1·2023-06-08 12:07

《李宏毅·机器学习》读书笔记（三）Gradient Descent 知识点补充2

最后介绍特征缩放的方式使得梯度下降算法更快地收敛。关注到两个比较有趣的地方：再讲解Adagrad算法的时候，为什么不计算二次微分，而使用前N个一次微分平均的开方作为分母？通过

Spareribs·2023-06-08 02:47

百度架构师手把手带你零基础实践深度学习学习笔记

1.梯度下降梯度定义2.更新参数w1=w0-(gradient*lr)3.求导链式法则求导链式法则4.随机梯度下降算法原理随机梯度下降算法原理

半大人·2023-04-21 06:45

不调包，用python最简单的代码手写线性回归梯度下降算法

今天突发奇想，想自己用python原生代码写一个最简单的线性回归梯度下降算法来检验一下自己学得是否扎实。不写不知道，一写吓一跳，本来觉得自己公式啥的都可以手推了，结果写起来还是问题一大堆，比如：以前

septwolves2015·2023-04-19 18:51

机器学习与深度学习（九）：梯度下降算法原理

从x通过W参数得到得分值，然后归一化，就得到了一个属于类别的概率值，之后再求出loss值。接下来就需要进行一个最优化的操作。从x到loss的过程称为前向传播。神经网络一般是通过BP算法（ErrorBackPropagation）求解的，即通过前向传播求出loss值，再通过反向传播去优化权重参数W值。前向传播完成之后，需要经过反向传播去优化W参数。

楠哥哥_0b86·2023-04-19 02:33

机器学习 day04（梯度下降算法，学习率，偏导数，线性回归示意图）

这个方法叫梯度下降算法，它可用于最小化任何函数，不仅仅包括线性回归的成本函数，也包括两个以上参数的其他成本函数在线性回归中，w和b的初始值是多少并不重要，所以通常将他们的初始值设为0。

丿罗小黑·2023-04-19 00:45

单变量线性回归

主要是学习了梯度下降算法和线性回归算法。通过一个具体的例子引出的。回归问题通俗说就是学习算法通过学习训练集得到假设函数，用来预测，估计。而对于单变量的线性回归，他的假设函数是一种线性的方程。

Demons_hacker·2023-04-18 21:24

梯度下降算法详细介绍

梯度下降算法目录1.基础性知识介绍1.1损失函数1.2梯度下降算法介绍1.3多参数函数举例2.梯度下降算法具体实现2.1算法公式2.2算法推倒流程2.3补充说明1.基础性知识介绍1.1损失函数梯度下降算法和正规方程都是作为优化算法

皮皮皮皮皮皮皮卡乒·2023-04-17 20:20

python和向量化

为什么要向量化：使用for循环运行时间是使用向量运算运行时间的约300倍我们把整个逻辑回归中的for循环尽可能用矩阵运算代替，对于单次迭代，梯度下降算法流程如下所示：Z=np.dot(w.T,X)+bA

泽野千里wmh·2023-04-17 18:34

TensorFlow（6）- 神经网络优化算法

1、引言今天要介绍的是如何通过反向传播算法（backpropagation）和梯度下降算法(gradientdecent）调整神经网络中参数的取值。

Jesse_jia·2023-04-17 16:31

【PyTorch】第三节：反向传播算法

知识点⛳⚽正向传播算法⚽梯度下降算法⚽反向传播算法正向传播算法⏩在讲解反向传播算法之前，让我们先来讲解一下正向传播。

让机器理解语言か·2023-04-17 01:38

多项特征集（Multiple Feature）

通常的表示方法所以，假设函数将变成：代价函数如果规定x0的值为1那么假设函数可以写成：矩阵表示法此时，针对代价函数的梯度下降算法的θj的赋值应为：x0已经人为规定值为1

马光98·2023-04-17 01:35

【机器学习】P17 梯度下降与梯度下降优化算法（BGD 等与 Adam Optimizer、AdaGrad、RMSProp）

梯度下降与梯度下降算法梯度下降梯度下降算法基础优化算法批量梯度下降BGD随机梯度下降SGD小批量梯度下降MBGD动量梯度下降MGD基础优化算法上的改进和优化的算法自适应梯度算法Adagrad均方根传播算法

脚踏实地的大梦想家·2023-04-16 22:21

【PyTorch】第五节：损失函数与优化器

介绍在上一节实验中，我们初步完成了梯度下降算法求解线性回归问题的实例。

让机器理解语言か·2023-04-16 15:15

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

百面机器学习--Hulu

算法7非监督学习算法与评估8强化学习（一），强化学习（二）9循环神经网络10LSTM11Seq2Seq12注意力机制13集成学习14如何对高斯分布进行采样15多层感知机与布尔函数16经典优化算法17随机梯度下降算法之经典变种

ouchaochao·2023-04-15 11:44

梯度下降算法原理详解及MATLAB程序代码（最简单）

模型就是线性规划及线性规划的对偶理论，单纯形法以及它的实际应用：整数规划及其解法(分支定界法、割平面法匈牙利算法Q)，目标规划，非线性规划动态规划、决策分析等等。其它的一些优化算法。比如说一维搜索里面的黄金分割法、加步探索法、牛顿法、抛物线法等算法求函数的最优解。再后面还有无约束问题的最优化方法，约束问题的最优化方法这两个非常重要的内容。那么在无约束问题的优化算法中，最让人耳熟能详也可能是应用最广

爱趣无穷·2023-04-15 00:09

Pytorch深度学习笔记（四）梯度向下模型

向岸看·2023-04-14 19:18

机器学习：SVM、软间隔、随机梯度下降SVM线性算法

文章目录SVM目标函数SVM目标函数推导函数间隔：几何间隔：软间隔、松弛HingeLoss和软间隔随机梯度下降算法线性SVM的算法描述：线性SVM算法实现：SVM目标函数SVM目标函数推导函数间隔：几何间隔

萤火虫之暮·2023-04-14 10:10

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

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

深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW

深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW1.梯度下降算法（优化器）1.1原理解释如果我们定义了一个机器学习模型，比如一个三层的神经网络，那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据

汀、人工智能·2023-04-10 04:30

训练时长经验

同时，较大的batchsize还会减少随机梯度下降算法的随机性，可能导致训练过程陷入局部最优解。Epoch：Epoch是指

沃洛德.辛肯·2023-04-09 23:53

【python实现】#搭建一个可以运行在不同优化器模式下的 3 层神经网络模型（网络层节点数目分别为：5,2,1），对“月亮”数据集进行分类。

将优化器设置为具有动量的梯度下降算法，可视化表示分类结果。将优化器设置为Adam算法，可视化分类结果。总结不同算法的分类准确度以及代价曲线的平滑度。

猫头不能躺·2023-04-09 19:39

神经网络中的参数解读

1.Batch_Size(批尺寸)该参数主要用于批梯度下降算法(BatchGradientDescent)中，批梯度下降算法是每次迭代都遍历批中的所有样本，由批中的样本共同决定最优的方向，Batch_Size

IceMiao433·2023-04-09 15:34

Adam优化器

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

曲线拟合、多元线性回归与梯度下降算法

曲线拟合梯度下降算法博主最近在弄研究生数学建模，题目中给出了几万条数据，多个参数（X1，X2，X3，X4，X5，X6）影响着最终我们的恒定量Y。这就促使我们走向机器学习里的一元或者多元线性回归问题。

handsome programmer·2023-04-06 10:30

基于梯度下降算法的曲线拟合

梯度下降法在求解函数最小值时，首先初始化一个变量值，然后不断迭代该变量值，直到函数在该变量值的地方梯度接近于0或迭代次数达到我们设定的阈值即终止迭代，此时就找到了一个函数极值点。因为函数在梯度反方向上下降最快，所以利用梯度来迭代变量。迭代规则：x=x–lr*grad(x);其中lr为学习率，学习率不宜过大，过大容易发散，后面会讲。举例：构造一个函数如下所示。x=-10:0.1:10;y=2.2*(

东城青年·2023-04-06 10:29

《Machine Learning in Action》—— Taoye给你讲讲Logistic回归是咋回事

在手撕机器学习系列文章的上一篇，我们详细讲解了线性回归的问题，并且最后通过梯度下降算法拟合了一条直线，从而使得这条直线尽可能的切合数据样本集，已到达模型损失值最小的目的。

玩世不恭的Coder·2023-04-05 10:11

优化算法 -- 动量法Momentum

目录引入基本思路如何知道历史方向：实现引入对于普通的梯度下降算法，就是重复正向传播，计算梯度，更新权重的过程。

a_Loki·2023-04-04 08:35

随机梯度下降算法（SGD）

迭代优化算法两种迭代优化算法1.PLA算法2.GD算法蓦然回首，逻辑回归逻辑回归运用SGD的思路随机梯度下降算法SGD算法蓦然回首，PLASGD与PLA的联系

陈昱熹·2023-04-03 13:55

【机器学习】8、梯度下降法和拟牛顿法

文章目录1、梯度2、梯度上升和梯度下降3、梯度下降算法详解3.1直观解释3.2梯度下降相关概念3.3梯度下降的矩阵描述3.4梯度下降的算法调优4、梯度下降法大家族5、梯度下降法和其他无约束优化算法的比较

呆呆的猫·2023-04-02 00:10

随机梯度下降算法

因为每次重复梯度下降都是所有数据全部求和，所以梯度下降算法又称之为批量梯度下降（BatchGradientDescent）概念说明随机梯度下降在每一次迭代中，不用考虑全部的样本，只需要考虑一个训练样本。

爱吃鱼的夏侯莲子·2023-03-30 15:47

2019-01-29 小批量梯度下降

小批量梯度下降算法思想是每次用b个样本而不是每次用1个或者m个样本进行迭代。如果是10个样本，最多索引值达到(x(i+9),y(i+9))，用这10个样本做一个实际上是梯度下降的更新。

奈何qiao·2023-03-30 11:31

Deep Learning ---Ian Goodfellow

Stochasticgradientalgorithm(SGA):随机梯度下降算法。

456878921324·2023-03-30 00:30

第2章单变量&多变量线性回归

单变量线性回归image.png一元线性回归假设函数h(hypothesis)costfunction（平方误差）代价函数梯度下降法Gradientdescent用梯度下降法最小化代价函数J直观理解梯度下降算法描述

微雨旧时歌丶·2023-03-28 13:20

PyTorch中的9种常见梯度下降算法与案例

PyTorch中的9种常见梯度下降算法1.批量梯度下降（BatchGradientDescent）2.随机梯度下降（StochasticGradientDescent）3.小批量梯度下降（Mini-batchGradientDescent

高山莫衣·2023-03-28 07:05

第八章机器学习（ML）策略（1）

一叶知否·2023-03-25 07:29

入门篇(二)模型：逻辑回归(一步步从原理到实现)

ml.bbbdata.com/teach#187目录一、问题二、逻辑回归的思想三、模型表达式四、损失函数(一)单个样本评估正确的概率(二)所有样本评估正确的概率(三)损失函数(四)总结五、模型求解(一)梯度下降算法

老饼讲解机器学习·2023-03-25 07:27

非线性回归

importnumpyasnpimportrandom'''''梯度下降算法参数说明：X，Ytheta:一组向量和x相乘的一组值alpha:梯度下降时的参数，即每一步下降多少m:实例的个数numIteration

Hiroyuki·2023-03-23 06:54

SDG+Momentum and Adam

一、SGD1、随机梯度下降算法存在的问题之一，在形如下图：在沿着X方向上移动时，损失函数的变化会很小但对Y轴方向上的变化会比较敏感，对像这种函数，SGD的表现为：会得到这种'之'字形的过程，其原因是这类函数的梯度与最小值并不是成一条直线

oklahomawestbrook·2023-03-22 11:49

Python数据可视化--Matplotlib

在机器学习和深度学习中，面对海量的数据集，我们时常需要通过绘图直观的呈现出这些数据的特点，比如，当我们通过梯度下降算法逐渐减小损失函数的值时，那么损失函数的变化到底如何呢？

仙咏·2023-03-22 05:17

优化算法中梯度下降算法的编程实现

优化算法中梯度下降算法的编程实现简介梯度下降算法是运筹学的基础数学方法，用来求解运筹学所构造的数学问题。本文在Linux平台下，采用C++语言编写梯度下降算法的实现程序。

蒜薹·2023-03-21 11:16

手把手带你入门机器学习2——线性回归代码实现

上一篇文章《手把手带你入门机器学习1——线性回归》讲述了线性回归的概念，以及如何使用梯度下降算法实现线性回归。

人工智能研习社·2023-03-16 20:04

梯度下降（Gradient Descent）数学原理分析与实例

本文循序渐进描述梯度下降算法，从导数的几何意义开始聊起，如果熟悉微积分可以跳过，主要内容如下：一.导数的几何意义二.偏导数三.什么是梯度四.梯度下降算法是什么含义?为什么是?

_与谁同坐_·2023-03-14 15:11

第二章-pytorch实现深度神经网络与训练

目录1.随机梯度下降算法2.优化器3.损失函数3.1均方误差损失3.2交叉熵损失4.防止过拟合4.1过拟合的概念4.2防止过拟合的方法5.网络参数初始化5.1网络参数初始化方法5.2参数初始化方法应用实例

城南皮卡丘·2023-03-13 20:22

联邦学习算法介绍-FedAvg详细案例-Python代码获取

联邦学习算法介绍-FedAvg详细案例-Python代码获取一、联邦学习系统框架二、联邦平均算法（FedAvg）三、联邦随梯度下降算法(FedSGD）四、差分隐私随联邦梯度下降算法(DP-FedSGD）

i_chensihuo_888·2023-03-13 14:35

【笔记】神经网络中的一些基本原理和公式

（1）神经网络中的神经元的输出：（2）梯度下降算法：（3）随机梯度下降：（每次训练完一个batch后，进行一次参数更新）（4）反向传播：（5）momentum：是梯度下降法中一种常用的加速技术。

zlsjsj·2023-03-13 07:01

决策边界绘制函数plot_decision_boundary()和plt.contourf函数详解

将此函数理解记录下：作业地址：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79702148绘制梯度下降算法图形或是决策边界，核心便在于知道plt.contourf

克里斯大炮·2023-03-11 07:11

机器学习（3）多元梯度下降法

由上一节的单变量线性回归的梯度下降算法容易推导出多元的情况：其实无论单变量还是多元公式都是一样的，只是θ0中的x0为1，计算过程：每次下降迭代都要计

弱音ハク·2023-02-07 11:33

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