梯度下降第10页

4. 深度学习——优化函数

详细讲解优化函数优化函数总结梯度下降算法的batchsize总结本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。

qq_32468785·2023-11-12 18:56

CS224W6.2——深度学习基础

从将机器学习表述为优化问题开始，介绍了目标函数、梯度下降、非线性和反向传播的概念。文章目录1.大纲2.优化问题2.1举例损失函数3.如何优化目标函数？

阿牛大牛中·2023-11-12 16:04

人工智能基础_机器学习024_梯度下降进阶_L1正则可视化图形---人工智能工作笔记0064

然后我们就来用代码实现一下L1正则的可视化,我们来看看首先导入importnumpyasnp数学计算importmatplotlib.pyplotasplt画图用的然后我们把L1正则的公式写出来可以看到L1的正则其实就是w1和w2的绝对值相加对吧然后这里我们写一个公式:f(x,y)=|x|+|y|#令f(x,y)=0我们来绘制图形，在平面中我们使得0=/x/+/y/#我们假设x,y都是大于零#那么

脑瓜凉·2023-11-12 09:28

【机器学习基础】(二)：理解线性回归与梯度下降并做简单预测

预测从瞎猜开始按上一篇文章所说，机器学习是应用数学方法在数据中发现规律的过程。既然数学是对现实世界的解释，那么我们回归现实世界，做一些对照的想象。想象我们面前有一块塑料泡沫做的白板，白板上分布排列着数枚蓝色的图钉，隐约地它们似乎存在着某种规律，我们试着找出规律。白板上的图钉（数据）如上图所示，我们有没有一种方法（数学算法）来寻找规律（模型解释）呢？既然不知道怎么做，那我们瞎猜吧！我拿起两根木棒在白

风度78·2023-11-11 17:49

机器学习算法学习笔记：线性回归

文章目录一、理论篇1、回归分析2、一元线性回归3、代价函数4、梯度下降法4、多元线性回归6、标准方程法7、多项式回归8、特征缩放9、BGD、SGD和MBGD的比较10、正则化回归10.1岭回归10.2LASSO

Jason Hwang·2023-11-11 17:48

logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）

于是的更新方式为：（5）将（5）式带入（4）式，得：梯度下降GD的更新方式,使用全部样本：（6）当样本不多的时候，可以选择这个方法随机梯度下降：每次只取一个样本，则的更新方式

weixin_30279671·2023-11-11 17:39

机器学习算法——线性回归与非线性回归

目录1.梯度下降法1.1一元线性回归1.2多元线性回归1.3标准方程法1.4梯度下降法与标准方程法的优缺点2.相关系数与决定系数1.梯度下降法1.1一元线性回归定义一元线性方程y=ωx+by=\omegax

哈密瓜Q·2023-11-11 13:36

深度学习——激活函数（函数，函数图像，优缺点，使用建议）

可微性：优化器大多用梯度下降更新参数。单调性：当激活函数是单调的，能保证单层网络的损失函数是凸函数。近似恒等性：

plasma-deeplearning·2023-11-11 01:13

2021.10.07 学习周报

解决方法：对输入数据和中间层的数据进行归一化操作，这种方法可以保证网络在反向传播中采用随机梯度下降（SGD），从而让网络达到收敛。但这种方法只对几十层的网络有用，为了让更深的网络也达到训练

李加号pluuuus·2023-11-10 22:37

吴恩达机器学习4--正则化(Regularization)

而中间的模型似乎最合适在分类问题中：就以多项式理解，的次数越高，拟合的越好，但相应的预测的能力就可能变差正则化线性回归正则化线性回归的代价函数为：正则化线性回归的梯度下降算法为：可以看出，正则化线性回归的梯度下降算法的变化在于

吓得我泰勒都展开了·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习--线性/逻辑回归正则化

正则化线性回归、逻辑回归文章目录正则化线性回归、逻辑回归1、正则化线性回归2、正则化的逻辑回归模型1、正则化线性回归对于线性回归的求解，我们之前推导了两种学习算法：一种基于梯度下降，一种基于正规方程。

W_Y_J_love·2023-11-10 17:52

机器学习正则化

L2正则化含义在对W进行梯度下降时，对于第l层的参数W

忆南妄北·2023-11-10 14:18

【机器学习】什么是正则化？如何在线性回归和逻辑回归中使用正则化

正则化在线性回归和逻辑回归中也有相似之处，进行梯度下降时的公式都是相似的，只是定义不同。一、正则化1什么是

晓亮.·2023-11-10 14:47

题解 | #使用梯度下降对逻辑回归进行训练#

题解|#三元操作符#`timescale1ns/1nsmoduletop_module(input[7:0]a,b,c,d,output[7:0]题解|#农场的奶牛分组#importjava.util.*;publicclassSolution{/***代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，3小红结账python大家一起吃饭的时候，总是小红先付钱，然后大家再把钱转给小红。现在小红有张账单

2301_79125642·2023-11-10 09:28

【机器学习基础】优化算法详解

导语在学习机器学习的过程中我们发现，大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优化，从而训练出最好的模型，梯度下降是最基本的优化算法。

风度78·2023-11-10 04:08

深度学习 - 构建多层感知器

这里写目录标题一，tf.kears.Dense()实现线性回归（梯度下降法）1，读取数据2，构建全连接模型（单层）二，构建多层感知器（神经网路）三，逻辑回归的实现importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastftf

壮壮不太胖^QwQ·2023-11-09 17:52

第六章《凸优化核心过程:真正搞懂梯度下降过程》

优化问题可以分为凸优化问题和非凸优化问题，凸优化问题是指定义在凸集中的凸函数最优化的问题，典型应用场景就是目标函数极值问题的求解。凸优化问题的局部最优解就是全局最优解，因此机器学习中很多非凸优化问题都需要被转化为等价凸优化问题或者被近似为凸优化问题。6.1通俗讲解凸函数6.1.1什么是凸集凸集表示一个欧几里得空间中的区域，这个区域具有如下特点:区域内任意两点之间的线段都包含在该区域内;更为数学化的

Mamong·2023-11-09 14:03

机器学习实验1：线性回归及岭回归

本次实验需要用到的数据集包括：ex1data1.txt-单变量的线性回归数据集ex1data2.txt-多变量的线性回归数据集评分标准如下：目录实验1：线性回归及岭回归介绍1单变量线性回归1.1绘制数据1.2梯度下降

满地都是六便士他却抬头看向了月亮·2023-11-08 23:59

机器学习笔记(3)

Adam算法Adam主要是用于梯度下降方面的优化,在不同的参数中给定不同的下降速率α主要应用在compile方面,加了一个优化器,初始学习速率是0.001,在运行时会自我调整精确度和召回率P,R调和均值

半岛铁盒@·2023-11-08 19:30

Day2-多变量线性回归理论+python实战

声明：仅为个人学习笔记，如有误及侵权请私信联系文章目录1、多功能1.1多变量声明及定义1.2简化2、多元梯度下降法3、多元梯度下降法演练1-特征缩放3.1归一化4、多元梯度下降法演练2-学习率4.1α选择技巧

SupAor·2023-11-08 19:27

第二章：多变量线性回归

多元梯度下降这是单变量和多变量的梯度算法对比图，其实从中可以看出来如果

PyBigStar·2023-11-08 19:56

1-线性回归之单变量线性回归基本原理的python实现

文章目录单变量线性回归基本原理的python实现1大环境准备2jupyter工作路径的更改3单变量线性回归2.1数据读取2.2特征构造2.3其他准备2.4线性回归主体2.4.1计算代价函数2.4.2梯度下降

骑着蜗牛环游深度学习世界·2023-11-08 19:54

单变量线性回归——梯度下降MATLAB实现

此处引入梯度下降算法

Phyllis_C·2023-11-08 19:23

人工智能一种现代的方法第四章非经典搜索上（局部搜索）

文章目录人工智能一种现代的方法第四章非经典搜索上前言4.1局部搜索4.1.1爬山法4.1.2爬山法变形4.1.3模拟退火搜索4.1.4局部束搜索4.1.5遗传算法4.2连续空间的局部搜索4.2.1梯度下降

一只大小菜·2023-11-08 19:19

【机器学习1】特征工程

在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但

猫头不能躺·2023-11-08 11:14

机器学习之回归模型

机器学习（二）之回归模型回归模型线性回归模型步骤step1：模型假设——线性模型step2：模型评估——损失函数step3：最佳模型——梯度下降选择其他更复杂的1元N次线性模型步骤优化合并法引入更多参数正则化回归模型回归模型

VinMemory·2023-11-08 07:08

最速下降法

韩师兄_·2023-11-08 07:15

【机器学习】梯度下降预测波士顿房价

文章目录前言一、数据集介绍二、预测房价代码1.引入库2.数据3.梯度下降总结前言梯度下降算法学习。

木木牙·2023-11-08 06:38

关于学习《机器学习算法代码实现》的问题，主要使用的是sklearn工具包遇到的问题汇总

多项式回归——拟合非线性函数在之前的学习中我们比较了三种策略：批量梯度下降,随机梯度下降，和小批量梯度下降MiniBatch方法，根据效果显示，批量梯度下降得到的拟合效果最好，直接逼近最优theta,但是缺点是速度太慢

不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:39

热重启的随机梯度下降

看了CSDN的一些博客感觉讲的都不是很清晰，这里简单分析一下：首先基于热重启的学习率衰减策略可以说是余弦退火衰减策略的进化。余弦退火学习率衰减策略在整个训练过程持续衰减直到学习率为0，那么当损失函数的值陷入局部最优值的时候，越来越小的学习率显然难以跳出局部最优值。而热重启很好地解决了这个问题，先摆上公式和图像：首先利用大白话讲一下为什么叫“热重启”，“重启”指的是每间隔TiT_iTi次迭代学习率重

Legolas~·2023-11-07 10:47

【学习率调整】学习率衰减之周期余弦退火（cyclic cosine annealing learning rate schedule）

1.概述在论文《SGDR:StochasticGradientDescentwithWarmRestarts》中主要介绍了带重启的随机梯度下降算法（SGDR），其中就引入了余弦退火的学习率下降方式。

姚路遥遥·2023-11-07 10:44

机器学习——回归

目录一、线性回归1、回归的概念（Regression、Prediction）2、符号约定3、算法流程4、最小二乘法（LSM）二、梯度下降梯度下降的三种形式1、批量梯度下降（BatchGradientDescent

七七喝椰奶·2023-11-07 09:08

线性回归与线性拟合的原理、推导与算法实现

拟合常用的方法有最小二乘法、梯度下降法、高斯牛顿（即迭代最小二乘）、列-马算法

想做后端的前端·2023-11-06 21:06

吴恩达《机器学习》6-4-＞6-7:代价函数、简化代价函数与梯度下降、高级优化、多元分类:一对多

一、代价函数逻辑回归的代价函数是用来度量模型预测与实际结果之间的差异的。与线性回归使用均方误差不同，逻辑回归使用的代价函数在数学上更为复杂。为了理解逻辑回归的代价函数，首先要明白逻辑回归的假设函数：ℎ()=1/(1+^(-^))这个函数将输入映射到0到1之间的概率值，表示属于正类别的概率。代价函数的定义如下：()=−1/∑[⁽ⁱ⁾log(ℎ(⁽ⁱ⁾))+(1−⁽ⁱ⁾)log(1−ℎ(⁽ⁱ⁾))]其

不吃花椒的兔酱·2023-11-06 21:13

逻辑回归之深入浅出

欢迎关注本人的微信公众号AI_EngineLogisticRegression算法原理一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数（损失函数）的方法，运用梯度下降或其他优化算法来求解参数

AI_Engine·2023-11-06 15:31

算法理论笔记

算法偏差方差马尔科夫链蒙特卡罗法矩阵子空间主成分分析决策树boost支持向量机朴素贝叶斯神经网络卷积神经网络循环神经网络推荐系统最优化方法微分方法根据极值必要条件，求f′(x)=0{f}'(x)=0f′(x)=0的根梯度下降法设参数为

__Akira__·2023-11-06 13:22

（4）【轨迹优化篇】基于优化理论，梯度下降迭代优化使得轨迹形变方法--Teb_planner、MinimumSnap轨迹生成与优化、无人机的硬软约束后端轨迹优化

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、梯度下降轨迹优化的泛型过程【约束优化问题】1.优化泛型原理2.优化泛型步骤（1

盒子君~·2023-11-06 13:15

[2023.07.09]dreamfusion概述及背景，以及diffusion model相关知识

在类似DeepDream的过程，使用梯度下降优化这个loss随机初始化的3d模型（一个损失函数同时用在两个位置？）。1).

FridaNN·2023-11-06 02:50

基于前馈神经网络完成鸢尾花分类

目录1小批量梯度下降法1.0展开聊一聊~1.1数据分组1.2用DataLoader进行封装1.3模型构建1.4完善Runner类1.5模型训练1.6模型评价1.7模型预测思考总结参考文献首先基础知识铺垫

熬夜患者·2023-11-06 01:00

第二周 - Octave/Matlab Tutorial

向量化实现（Vectorialimplementation）将for循环转为向量化计算梯度下降转为向量化计算梯度下降公式梯度下降向量化实现公式梯度下降向量化公式推导

sakura_na·2023-11-06 00:17

Pytorch实现线性回归

模型y=x*w+b,使用Pytorch实现梯度下降算法，构建线性回归模型importtorchimportsys#3行1列的二位tensorx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0

Singcing·2023-11-05 20:39

2019-01-29 随机梯度下降(stochastic gradient descent)

随机梯度下降的思想也可以应用于线性回归、逻辑回归、神经网络或者其他依靠梯度下降来进行训练的算法中。

奈何qiao·2023-11-05 19:07

Python机器学习算法入门教程（第二部分）

七、梯度下降求极值在Python机器学习算法入门教程（第一部分）中的第六部分：线性回归：损失函数和假设函数一节，从数学的角度解释了假设函数和损失函数，我们最终的目的要得到一个最佳的“拟合”直线，因此就需要将损失函数的偏差值减到最小

别致的SmallSix·2023-11-05 11:57

AndrewNG Coursera课程编程作业（一）梯度下降求解线性回归

);%导入的数据文件为用逗号隔开的两列，第一列为x，第二列为yX=data(:,1);y=data(:,2);%可以尝试绘图%figure;plot(x,y);m=length(y);数据分布图如下：梯度下降前的数据预处理与设置

UnderStorm·2023-11-05 03:10

机器学习算法基础-day03-线性回归

如何生成可参考右边的帮助文档机器学习算法基础-day035.回归算法5.1回归算法-线性回归分析5.1.1线性模型5.1.2损失函数(误差大小)5.1.3最小二乘法之正规方程(不做要求)5.1.4最小二乘法之梯度下降

weixin_47049321·2023-11-04 23:45

[下] 线性回归（线性回归、损失函数、优化算法：正规方程，梯度下降、Boston房价预测、欠拟合和过拟合、正则化、岭回归、模型保存与模型加载）

6.梯度下降和正规方程的对比问题梯度下降正规方程学习率需要选择合适的学习率不需要求解特点需要多次迭代求解一次运算得出线性问题可以解决可以解决非线性问题可以解决不可以解决时间复杂度难以直接给出的（受到初始值

Le0v1n·2023-11-04 23:15

线性回归及梯度下降

线性回归2.1线性回归简介1.定义利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式2.表示方式:h(w)=w1x1+w2x2+w3x3+…+b=W转置x+b3.分类线性关系非线性关系2.2线性回归api初步使用1.apisklearn.linear_model.LinearRegression()属性:LinearRegression.coef_：回

一什么欧·2023-11-04 23:45

【线性回归、正规方程、梯度下降、正则化、欠拟合和过拟合、岭回归】

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/354751、线性回归1.1线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式线性回归(Linearregre

qq_43479892·2023-11-04 23:44

机器学习(10)--线性回归（正规方程/梯度下降/岭回归/欠拟合过拟合）

线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：线性回归定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合，是迭代的算法迭代体现在三个方面：【优化是寻找最优的w】一元线性回归：涉及到的变量只有一个多元线性回归：涉及到的变量两个或两个以上多项式回归：尽管独立特征变量只有一个，但包含x^2,x^3这种特征变量的次方项的线

Ona_Soton·2023-11-04 23:13

【机器学习】正规方程与梯度下降API及案例预测

正规方程与梯度下降API及案例预测文章目录正规方程与梯度下降API及案例预测1.正规方程与梯度下降正规方程（NormalEquation）梯度下降（GradientDescent）2.API3.波士顿房价预测

麦当当爷爷·2023-11-04 23:12

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