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线性回归（机器学习4）

最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。

小火伴·2020-07-30 02:16

最优化方法-最速下降法及MATLAB实现

最速下降法及MATLAB实现基本思想公式推导算法步骤具体练习及程序实现输入及输出基本思想最速下降法是用负梯度方向：dk=−∥∇f(xk)∥d_{k}=-\lVert\nablaf(x_{k})\rVertdk

Yuan..·2020-07-29 22:07

全覆盖路径规划--Morse函数临界点的地图精确单元分解

此函数执行以下步骤：I.使用Sobel算子计算每个像素处的梯度方向。利用这些信息，可以计算出最适合单元格的方向，即令单元更长的方向，并且以这种方式旋转地图。这样就可以在最后

启小新·2020-07-29 19:59

CVPR2005【行人检测】HOG+SVM用于人体检测的梯度方向直方图

目录CVPR2005-用于人体检测的梯度方向直方图HistogramsofOrientedGradientsforHumanDetection使用的数据集研究方法数据流程双对数坐标上的评价曲线DET结果综述算法实现和性能研究检测器参数算法实现细节

SophiaCV·2020-07-29 09:28

pytorch学习(二)梯度：什么叫梯度？什么叫梯度下降

注意：这个方向就是我们要说的梯度方向。而这个方向应该是冷热变化最大的方向（2）有

Phr_Nick·2020-07-29 09:16

hog+svm训练自己的分类器

HOG特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.SVM:(SupportVectorMachine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。

视觉一只白·2020-07-29 02:26

特征提取算子汇总

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征

RoBOt__Dreamer·2020-07-27 17:18

DPM Deformable Parts Model

先计算梯度方向直方图，然后用SVM（SurpportVectorMachine）训练得到物体的梯度模型（Model）。有了这样的模板就可以直接用来分类了，简单理解就是模型和目标匹配。

陈继科·2020-07-15 13:25

最速下降法的C语言实现

最速下降法的前进方向是目标函数f(x)的负梯度方向。其C语言代码如下：//Zhuxu12-4.cpp:定

liwr09·2020-07-15 00:37

方向梯度直方图（HOG,Histogram of Gradient）学习笔记

1.介绍HOG（HistogramofOrientedGradient）是2005年CVPR会议上，法国国家计算机科学及自动控制研究所的Dalal等人提出的一种解决人体目标检测的图像描述子，该方法使用梯度方向直方图

神州之光·2020-07-15 00:26

RNN

RNN的训练方法是BPTT，沿着需要优化的参数的负梯度方向不断寻找更优的点直至收敛，

yumi_huang·2020-07-14 06:18

浅谈对梯度下降的理解

表示在处的负梯度方向，表示学习率。在这里，简单谈一下自己对梯度下降法的理解。首先，要明确梯度是一个向量，是一个n元函数f关于n个变量的偏导数，比如三元函数f的梯度

Tommy_wxie·2020-07-14 06:15

梯度下降&随即梯度下降

CS299课程的笔记为什么梯度方向下降最快方向导数定义：函数在某一特定方向上的变化率。

维格堂406小队·2020-07-13 21:54

Pytorch基础之——（二）设立计算图并自动计算

（二）Pytorch设立计算图并自动计算1.numpy和pytorch实现梯度下降法2.设定初始值3.求取梯度4.在梯度方向上进行参数的更新5.numpy和pytorch实现线性回归6.pytorch实现一个简单的神经网络

weixin_42257802·2020-07-13 20:03

python实现线性回归梯度下降算法

查看数据分布）拆分正负数据集实现逻辑回归算法建立分类器设定阈值，根据阈值完成数据结果sigmoid:映射到概率的函数model:返回预测结果值cost:根据参数计算损失gradient:计算每个参数的梯度方向

Rankiy·2020-07-13 12:48

PyTorch入门精简资料（二）设立计算图并自动计算

Datawhale_Task2设立计算图并自动计算numpy和pytorch实现梯度下降法设定初始值求取梯度在梯度方向上进行参数的更新numpy和pytorch实现线性回归pytorch实现一个简单的神经网络参考资料

Courageux-J·2020-07-13 11:29

LDP (Local Derivative Pattern)原理

LocalDerivativePattern（LBP)的提出表示出了像素的梯度方向的变化基于2进制编码的作用。LDP可以处理高阶的梯度信息，这是比LBP强的一方面。方法详解：假设一图像I

qq_18343569·2020-07-13 09:55

梯度下降原理及在线性回归、逻辑回归中的应用

1基本概念1）定义梯度下降法，就是利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向，使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减小。梯度下降法是2范数下的最速下降法。

Erli11·2020-07-13 00:42

PyTorch设立计算图并自动计算（梯度下降和线性回归的实现）

numpy和pytorch实现梯度下降法设定初始值求取梯度在梯度方向上进行参数的更新使用Python实现x=1learning_rate=0.1epochs=100y=lambdax:x**2+2*x+

Seanlocked·2020-07-12 22:49

cs231n 学习过程问题记录

（1）数据预处理时，将数据集转化为0均值的原因：若数据均大于0，则梯度方向传播时，会均为正或者负，则导致最后权值均为正或负。

zuqiutxy·2020-07-12 20:08

机器学习中优化算法总结

梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法是最早接触的优化算法，也是应用最广泛的优化算法，梯度具有两个重要的性质：1.梯度方向是函数值最速上升方向，那么负梯度方向是函数值最速下降方向2.如果某点的梯度不为

冲鸭，屎壳郎·2020-07-12 18:22

图像处理学习笔记之：HOG+SVM特征详解与行人检测

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。

苏三福·2020-07-12 17:21

机器学习基础03梯度下降法

目录1.什么是梯度1.1方向导数1.2梯度1.3为什么沿着梯度方向函数增长最快2.梯度下降法3.梯度下降法的三种形式3.1批量梯度下降3.2随机梯度下降3.3小批量梯度下降1.什么是梯度梯度是一个向量。

山野村夫_pro·2020-07-12 16:05

深入浅出理解HOG特征---梯度方向直方图

梯度方向直方图原文路径：https://www.learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients/最近在搞车牌识别的时候，训练样本去识别车牌的时候用到HOG

氵青-风·2020-07-12 15:30

图像特征提取之（一）HOG特征（理论知识）

计算图像横坐标和纵坐标方向的梯度，并据此计算每个像素位置的梯度方向值；求导操作不仅能够捕获轮廓，人影和一些纹理信息，还能进一步弱化光照的影响。

地是非曲直的·2020-07-12 02:40

其实都没有很懂梯度下降

-梯度下降法的推导；-常用的几种梯度下降法并编程实现；-使用梯度下降法求解线性模型参数的例子；-梯度下降中非常重要的学习率设置；数学回顾笔记（一）——方向导数和梯度回顾了方向导数和梯度的概念，明确了，梯度方向为函数增长最快的方向

腾原·2020-07-12 00:40

HOG特征提取原理

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。

沈子恒·2020-07-11 22:01

Canny 算子的非极大值抑制

Canny非极大值抑制分成3部分：确定像素的梯度方向对像素线性插值，找出极大值点。将像素值大于低阈值的极大值点作为弱边缘本文中符号表示：X：讨论

恪心·2020-07-11 18:15

HOG特征检测---简述

一种解决人体目标检测的图像描述子，是一种用于表征图像局部梯度方向和梯度强度分布特性的描述符。HOG特征原理：HOG的核心思想是所检测的局部物体外形能够被光强梯度或边缘方向的分布所描述。

阳光下的Smiles·2020-07-11 11:33

批量归一化和残差网络 & 凸优化 & 梯度下降

为什么负梯度方向是下降最快的方向请描述牛顿法请描述共轭梯度法一批量归一化和残差

gbl5555·2020-07-10 21:12

python+opencv图像处理——canny、sobel边缘检测

Canny算法实现分为以下几步：图像灰度化高斯模糊处理图像梯度、梯度幅值、梯度方向计算NMS（非极大值抑制）双阈值的边界选取运行代码如下：importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

一只小白鸟·2020-07-10 21:00

Task4 模型和调参

梯度下降：梯度方向就是增长最快的方向，如果我们想要函数值减小，只需要沿着负梯度方向走就行了。具体求这个gr

weixin_44180979·2020-07-10 11:35

无人驾驶传感器融合系列（九）——基于相机目标追踪之关键点描述、匹配

一、基于梯度方向直方图（HOG）描述算子HOG(HistogramsofOrie

默_存·2020-07-10 09:17

【机器学习】梯度下降算法分析与简述

梯度下降算法就是以目标的负梯度方向对参数进行调整，沿着目标函数J(x,y)的

开始奋斗的胖子·2020-07-10 04:07

最速下降法杂记

之前我一直对梯度下降法和最速下降法之间的关系和差异理解不清楚，只知道他们都是一阶方法，都沿负梯度方向迭代降低目标函数值，查了很多资料和网上的教程，发现讲得较为繁琐。

why502b·2020-07-09 00:32

论文笔记--Adversarial examples in the physical world (2016).

对抗性生成目标类的标准：通过在梯度方向上迭代来使得

4o4_Not_Found·2020-07-08 22:13

SVM算法（深入理解拉格朗日乘子法与KKT条件的证明）

对偶关系、方向导数与梯度的关系、梯度方向与构造的可取区域的关系、拉格朗日乘子引入的真实含义等等。

king的江鸟·2020-07-08 19:03

HOG特征描述子

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检

老任学Java·2020-07-08 18:23

理解梯度下降法(Gradient Decent)

2.梯度下降法的原理引用维基百科中的一张图简单来说，梯度下降法就是利用了函数沿梯度方向下降最快的原理来求解极小值，当然也可以沿梯度上升方向求解极大值。具体的原理就不赘述了，可以参

weixin_33725807·2020-07-08 15:43

论文阅读 | Generating Fluent Adversarial Examples for Natural Languages

沿梯度方向做小扰动是困难的。其次，生成的样本的流畅性不能保证。在本文中，我们提出了MHA，它通过执行Metropolis-Hastings抽样来解决这

weixin_30352645·2020-07-08 13:46

图片梯度直方图的生成

参考博客梯度的计算梯度模：梯度方向：以上都是按照定义计算的一阶偏导数计算(h=1)：我们发现，L的一阶偏导数都有一个1/2的参数，这个在实际操作中是不需要的，因为不会影响结果。

雨住多一横·2020-07-08 10:29

用Python实现最速下降法求极值

对于一个多元函数f(x)=f(x1,x2,⋯,xn)，用最速下降法（又称梯度下降法）求其极小值的迭代格式为xk+1=xk+αkdk其中dk=−gk=−∇f(xk)为负梯度方向，即最速下降方向，αk为搜索步长

lxy孙悟空·2020-07-08 10:30

机器学习之梯度下降与线性回归问题

显然，负梯度方向是J(α)减少最快的方

〆bird in the pool✘✘·2020-07-08 02:28

图像处理CV/ML/DL 面试题整理（二）

那么E对W的导数，即W的优化梯度方向：显然导数并不易求，因此做一下变换：这里又考虑到sigmoid函数的导数为：带入可得最终结果：得到了梯度，再将梯度应用至转换

qq_41576083·2020-07-08 01:22

目标检测的图像特征提取之HOG特征