梯度下降第9页

机器学习/sklearn笔记：MeanShift

该技术找到估计的概率密度的局部最大值1.1基本形式给定d维空间的n个数据点集X，那么对于空间中的任意点x的均值漂移向量基本形式可以表示为：其中Sk表示数据集的点到x的距离小于球半径h的数据点漂移过程就类似于”梯度下降

UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:32

Course1-Week2-多输入变量的回归问题

Course1-Week2-多输入变量的回归问题文章目录Course1-Week2-多输入变量的回归问题1.向量化和多元线性回归1.1多维特征1.2向量化1.3用于多元线性回归的梯度下降法2.使梯度下降法更快收敛的技巧

虎慕·2023-11-23 19:39

吴恩达深度学习Course1-Week(3)

神经网络的符号规定（3）向量化Vectorization（4）向量化后伪编程Programing二、激活函数ActiveFunction（1）常用的四种激活函数（2）四种激活函数的导数Derivatives三、梯度下降法

木心·2023-11-23 19:35

吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)

影响神经网络的性能的因素二、逻辑回归(logisticregression)中的一些符号(Notation)规定三、逻辑回归中的激活函数四、损失函数(lossfunction)与成本函数(costfunction)五、梯度下降法

木心·2023-11-23 19:05

【机器学习小记】【平面数据分类】deeplearning.ai course1 3rd week programming

带有一个隐藏层的平面数据分类数据集介绍数据集形状模型搭建参数初始化前向传播隐藏层输出层反向传播输出层隐藏层梯度下降更新参数预测其他np.dot()与np.multiply()的区别结果使用简单逻辑回归测试不同的隐藏层神经元数测试其他数据集原始数据集测试不同的隐藏层神经元数目标

LittleSeedling·2023-11-23 19:27

Course1-Week1：机器学习简介

1.2OptionalLab的使用(JupyterNotebooks)1.3欢迎参加《机器学习》课程2.机器学习简介2.1机器学习定义2.2有监督学习2.3无监督学习3.线性回归模型3.1线性回归模型3.2代价函数4.梯度下降法

虎慕·2023-11-23 19:26

TensorFlow基础（六）--TensorFlow中常用的优化器的对比与选择（Optimizer）

目录1.优化器的作用2.常用的优化器（Optimizer）3.各种优化器的对比3.1三种梯度下降法的对比3.2SGD（梯度下降）3.3Momentum3.4NAG(Nesterovacceleratedgradient

王致列·2023-11-23 13:30

optimizer优化器详解

常见的优化器算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad等。优化器的选择对于模型的性能和收敛速度有很大影响，不同的优化器可能适用于不同的模型和数据集。

知我Deja_Vu·2023-11-23 13:28

Adam优化器如何选择

api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta，Adam等：https://keras.io/optimizers/我们可以发现除了常见的梯度下降

hold_on_zhen·2023-11-23 12:56

Pytorch之LinearRegression

任务内容：学习《线性单元和梯度下降》相关内容，拟合一维线性方程“y=2?+1”。输入：随机生成一系列x，并根据公式“y=2?+1”得到对应的y，对于每个y添加一些细微的随机扰动使其稍微偏离原位置。

海棠未眠d·2023-11-23 11:35

pytorch实现linear regression

目录前言一、梯度下降是什么？二、使用步骤1.如何用梯度下降求解线性方程组（预测线性函数）2.实战总结前言本文学习内容来自b站学习视频Pytorch学这个就够了一、梯度下降是什么？

lit rebecca·2023-11-23 11:34

pytorch实现Linear Regression

pytorch实现线性回归前言线性回归是监督学习里面一个非常简单的模型，同时梯度下降也是深度学习中应用最广的优化算法梯度下降法实在是一些公式以文本格式打不出来，所以采用截图！！！！

qq_39682037·2023-11-23 11:02

pytorch-1-linear_regression

linear_regression实战_梯度下降求解二元一次方程组（线性回归）1、计算损失2、计算梯度3、循环迭代（iteratetooptimize）4、训练5、结果实战_梯度下降求解二元一次方程组（

ClFH·2023-11-23 11:29

吴恩达《机器学习》9-4-9-6:实现注意:展开参数、梯度检验、随机初始化

二、梯度检验在神经网络中使用梯度下降算法时，复杂模型可能导致一些难以察觉的错误，即使代价函数在减小，最终结果也可能并非最优解。

不吃花椒的兔酱·2023-11-23 05:34

（动手学习深度学习）第4章多层感知机

4.1多层感知机4.1.1感知机总结感知机是一个二分类模型，是最早的模型之一它的求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降它不能拟合XOR函数，导致了第一次AI寒冬4.1.2多层感知机总结多层感知机使用隐藏层和激活函数来得到非线性模型常用激活函数是

深度学习炼丹师-CXD·2023-11-22 03:14

【机器学习】030_多层感知机Part.1_实现原理

输出离散的类Softmax模型如果有n个类的话可以做多分类问题，这里只输出一个元素，因此只作为二分类模型训练（权重更新过程）：每次将预测值与真实值比较，假设预测错误，就更新一下权重值·等价于使用批量大小为1的梯度下降

Cyan.__·2023-11-22 02:07

【网络安全】隐私计算迎来千亿级风口，一文讲清它的技术理论基础。

目录安全多方计算1.安全性2.参与者密码学椭圆曲线加密密文计算(1)半同态加密(2)近似全同态加密(3)全同态加密机器学习1.损失函数2.梯度下降3.深度学习图书推荐文末送书安全多方计算在讨论安全多方计算

秋说·2023-11-21 12:55

机器学习笔记

目录机器学习基本概念介绍深度学习反向传播前向传播反向传播pytorch梯度下降算法卷积神经网络（CNN）卷积层池化层自注意力机制（self-attention）循环神经网络（RNN）长短期记忆递归神经网络

czyxw·2023-11-21 01:57

机器学习初探：（三）线性回归之多元线性回归

（三）多元线性回归文章目录（三）多元线性回归多元线性回归（MultivariateLinearRegression）模型形式和基本假设损失函数（CostFunction）梯度下降（GradientDescent

黑洞拿铁·2023-11-21 00:39

Regularized Logistic Regression（吴恩达机器学习：正则化逻辑回归）

文章目录RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检处理Trainingset数据可视化Feature_mappingsigmod函数损失函数求解梯度下降算法可视化预测RegularizedLogisticRegression

Algorithm-·2023-11-19 16:55

梯度下降算法中的数据标准化预处理（Python实现）

梯度下降算法中的数据标准化预处理（Python实现）在机器学习中，梯度下降算法是一种常用的优化方法，用于最小化损失函数并更新模型参数。然而，在应用梯度下降算法之前，对数据进行预处理是非常重要的一步。

HackDashX·2023-11-19 13:03

机器学习中的最优化方法-以梯度下降为例

机器学习中的最优化方法最优化方法就是寻找函数的极值点。机器学习和深度学习模型的训练本质上就是在通过已有的数据拟合一个函数，使这个函数能尽可能地反应出数据的内在规律，从而能更好的预测给定输入的输出结果。函数都会有自变量、因变量和参数，当一个函数的参数确定了，那函数的形状就确定了，因此模型训练就是在训练参数。以线性回归为例：模型所做的工作就是确定一条直线的参数，也就是斜率和截距，使这条直线尽可能多的穿

正丶好·2023-11-19 00:04

机器学习第4天：模型优化方法—梯度下降

文章目录前言梯度下降原理简述介绍可能的问题批量梯度下降随机梯度下降基本算法存在的问题退火算法代码演示小批量梯度下降前言若没有机器学习基础，建议先阅读同一系列以下文章机器学习第1天：概念与体系漫游-CSDN

Nowl·2023-11-19 00:20

【基础知识】LeeDL阅读笔记

如果深的模型跟浅的模型作比较，深的模型明明灵活性比较大，但损失却比浅的模型更大，说明优化有问题，梯度下降不给力，因此要有一些其它的方法来更好地进行优化。当模型越来越复杂

李加号pluuuus·2023-11-18 23:13

机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

+wnxn+b损失函数最小二乘法/均方误差优化损失正规方程LinearRegression梯度下降SGDRegressor模型评估均方误差过拟合和欠拟合过拟合：模型过于复杂正则化L1正则化LASSOL2

csj50·2023-11-18 17:42

最优化算法基础

一、问题定义二、代数方法求解三、迭代优化方法求解3.1梯度方法3.1.1随机梯度下降3.1.2Momentum3.1.3Adagrad3.1.4Rmsprop3.1.5Adam3.2牛顿方法3.2.1牛顿法

锦子·2023-11-17 16:31

Adam算法

一、Adam算法的原理Adam算法结合了动量梯度下降法和RMSProp算法的思想，采用自适应学习率和二阶矩估计来更新模型参数。下面我们来详细介绍Adam算法的工作原理。

cuisidong1997·2023-11-17 15:30

【深度学习】吴恩达课程笔记(四)——优化算法

神经网络基础【深度学习】吴恩达课程笔记(二)——浅层神经网络、深层神经网络【深度学习】吴恩达课程笔记(三)——参数VS超参数、深度学习的实践层面吴恩达课程笔记——优化算法八、优化算法1.优化算法介绍2.批量梯度下降

zz的学习笔记本·2023-11-17 15:52

机器学习的逻辑回归

Sigmoid函数逻辑回归的预测函数梯度下降法-逻辑回归importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#生成一个关于分类器性能的详细报告。

托比-马奎尔·2023-11-17 11:44

【L2GD】: 无环局部梯度下降

FederatedLearningofaMixtureofGlobalandLocalModels发表期刊（会议）:ICLR2021Conference（机器学习顶会）往期博客：FLMix:联邦学习新范式——局部和全局的结合目录1.背景介绍2.梯度下降

恭仔さん·2023-11-17 09:46

人工智能基础_机器学习037_多项式回归升维实战4_使用随机梯度下降模型_对天猫双十一销量数据进行预测_拟合---人工智能工作笔记0077

上一节我们使用线性回归模型最终拟合了双十一天猫销量数据,升维后的数据.我们使用SGDRegressor的时候,随机梯度下降的时候,发现有问题,对吧,怎么都不能拟合我们看看怎么回事现在可以看到上面是之前的代码上面是对数据的准备这里我们还是修改

脑瓜凉·2023-11-17 02:40

深度学习笔记：第二周链接汇总

训练集、验证集、测试集以及偏差和方差链接正则化链接神经网络中的梯度消失、梯度爆炸、梯度的数值逼近、梯度检验链接神经网络初始化权重设置链接第一周三次作业链接链接链接链接链接链接Mini-batch梯度下降法链接

??18045080716·2023-11-16 21:11

机器学习三归一化_正则化_多项式升维

一.归一化1.归一化的目的把数据变为（0，1）之间的数,使得在梯度下降的过程中，不同维度的θ值（或w）参数可以在接近的调整幅度上。保持数据在迭代过程中的θ值幅度基本一致。

Starry-sky(jing)·2023-11-16 15:10

使用Python实现梯度下降法处理回归问题

使用Python实现梯度下降法处理回归问题我们这将使用[sklearn][6]框架和手动方式实现梯度下降法对数据的回归操作-使用sklearn框架首先我们要导入sklearn的包，代码如下:importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimefromsklearn.linear_modelimportLinear

华灯初上~(unique)·2023-11-16 10:07

python手写函数与调用库分别实现逻辑回归与线性回归

采取的方法均为类似梯度下降法的方法。

你今天学习了嘛·2023-11-16 10:00

【机器学习7】优化算法

Hinge损失在fy=1处不可导，因此不能用梯度下降法进行优化，而是用次梯度下降法Logistic损失函数该损失函数对所有的样本点都有所惩罚，因

猫头不能躺·2023-11-16 08:09

PyTorch技术和深度学习——四、神经网络训练与优化

文章目录1.神经网络迭代概念1）训练误差与泛化误差2）训练集、验证集和测试集划分3）偏差与方差2.正则化方法1）提前终止2）L2正则化3）Dropout3.优化算法1）梯度下降2）Momentum算法3

千里之行起于足下·2023-11-16 06:47

【深度学习实验】网络优化与正则化（五）：数据预处理详解——标准化、归一化、白化、去除异常值、处理缺失值

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、优化算法0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法

QomolangmaH·2023-11-16 04:48

机器学习的线性回归与非线性回归

一元线性回归回归分析用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联一元线性回归包括一个自变量和一个因变量如果包含两个以上的自变量，则称为多元线性回归代价函数（损失函数）损失函数的最终目的是为了使得误差平方和最小用梯度下降法求解线性回归训练模型过程中不断重复这个语句学习率的值不能太小

托比-马奎尔·2023-11-15 23:40

20. 深度学习 - 多层神经网络

茶桁·2023-11-15 08:56

【深度学习实验】网络优化与正则化（四）：参数初始化及其Pytorch实现——基于固定方差的初始化（高斯、均匀分布），基于方差缩放的初始化（Xavier、He），正交初始化

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、优化算法0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法

QomolangmaH·2023-11-15 06:09

【深度学习实验】网络优化与正则化（三）：随机梯度下降的改进——Adam算法详解（Adam≈梯度方向优化Momentum+自适应学习率RMSprop）

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法

QomolangmaH·2023-11-15 06:34

《机器学习》西瓜书课后习题3.3——python实现对率回归

《机器学习》西瓜书课后习题3.3——python实现对率回归（梯度下降法）《机器学习》西瓜书P69：3.3编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0a上的结果首先我们回归一下什么的是对率回归？

Yozu_Roo·2023-11-14 23:10

Tensorflow基础学习笔记

为了使损失函数得到最小值，我们有很多方法，诸如最小二乘法、梯度下降法等。步骤：选择模型确定数据模型：拟合数据的最优模型确定成本函数：比较

Super_CCo·2023-11-14 22:38

人工智能基础_机器学习026_L1正则化_套索回归权重衰减梯度下降公式_原理解读---人工智能工作笔记0066

L1正则化对吧,然后我们看这里L1正则化的公式是第二个,然后第一个是原来的线性回归,然后最后一行紫色的,是J=J0+L1对吧,其实就是上面两个公式加起来然后我们再去看绿色的第一行,其实就是原来线性回归的梯度下降公式

脑瓜凉·2023-11-14 13:16

【转载】Pytorch模型实现的四部曲

由于是二分类问题，仍然采用BCELoss函数；此处采用随机梯度下降。④周期性训练这一步和之前

♡Coisíní♡·2023-11-14 05:43

Adversarial Training Methods for Deep Learning: A Systematic Review

AdversarialTrainingMethodsforDeepLearning:ASystematicReview----《面向深度学习的对抗训练方法:系统回顾》摘要通过快速梯度符号法(FGSM)、投影梯度下降法

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-13 21:27

梯度下降推导及案例

场景引入梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e.找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。

鲸可落·2023-11-13 18:06

22[NLP训练营]Word2Vec

GlobalGenerationvsLocalGenerationIntuitionofWord2Vec参数θ目标函数的形式AnotherFormulationNegativeSamplingSG的负采样负采样的梯度下降

oldmao_2000·2023-11-13 03:49

python牛顿迭代公式_python使用梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值实例

Rosenbrock函数的定义如下：其函数图像如下：我分别使用梯度下降法和牛顿法做了寻找Rosenbrock函数的实验。

weixin_39989384·2023-11-12 21:29

推荐频道

梯度下降