梯度直方图第38页

优化｜求解非凸和无梯度lipschitz连续性的一阶算法在二次规划反问题中的应用(代码分享)

原文信息（包括题目、发表期刊、原文链接等）：FirstOrderMethodsBeyondConvexityandLipschitzGradientContinuitywithApplicationstoQuadraticInverseProblems原文作者：JérômeBolte,ShohamSabach,MarcTeboulle,andYakovVaisbourd代码分享者：李朋1问题描述考

运筹OR帷幄·2023-11-05 09:23

META-LEARNING WITH ATTENTION FOR IMPROVED FEW-SHOT LEARNING论文笔记

论文主要就是在MAML的基础上添加了三个部分,一个是和L2F类似的用额外网络通过输入中间变量或梯度信息计算一个权重来动态调整模型参数达到task-specific的效果,另一个是一种特殊线性分类器构造方法用于作分类器

李耕_嘿嘿嘿黑龙江哈哈哈哈尔滨·2023-11-05 07:37

python图像处理 ——几种图像增强技术

图像处理——几种图像增强技术前言一、几种图像增强技术1.直方图均衡化2.直方图适应均衡化3.灰度变换4.同态滤波5.对比拉伸6.对数变换7.幂律变换（伽马变换）前言图像增强是指通过各种算法和技术，改善或提高数字图像的质量

Owl City、·2023-11-05 04:00

图像处理——实现梯度锐化算法

实现目标：实现空间域图像增强方法中的梯度锐化算法。

Demo_1123·2023-11-05 04:58

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

CSPNet: Cross Stage Partial Network

文章目录CSPNet能解决的问题梯度如何被重复计算CSPNet网络结构CSPDenseLayerPartialtransitionlayer与ResNet网络的集成EFM,ExactFusionModel

新兴AI民工·2023-11-04 20:57

【深度学习基础】Pytorch框架CV开发（1）基础铺垫

原创文，转载请注明出处文章目录简单介绍下PytorchPytorch基础张量创建张量tensor自动梯度线性回归逻辑回归人工神经网络感知机反向传播Pytorch中的基础数

嵌小超·2023-11-04 16:41

tensorflow2.0学习笔记：回调函数(callbacks)

EarlyStopping:当梯度下降速度慢的时候，提前终止训练ModelCheckpoint:保存模型Tensorboard:训练过程可视化工具importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt

凿井而饮·2023-11-04 16:27

《动手学》：梯度消失、梯度爆炸_课后作业

梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测主要内容包括：1.梯度消失和梯度爆炸2.考虑到环境因素的其他问题3.Kaggle房价预测具体内容(附代码)链接：https://www.kesci.com/org

木头杨_88f8·2023-11-04 16:04

动手学深度学习：2.线性回归pytorch实现

动手学深度学习：2.线性回归pytorch实现1.手动构造数据集2.小批量读取数据集3.定义模型和损失函数4.初始化模型参数5.小批量随机梯度下降优化算法6.训练完整代码Q&A1.手动构造数据集importtorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2ltrue_w

shlyyy·2023-11-04 16:38

动手学深度学习：1.线性回归从0开始实现

动手学深度学习：1.线性回归从0开始实现1.手动构造数据集2.小批量读取数据集3.初始化模型参数4.定义模型和损失函数5.小批量随机梯度下降更新6.训练完整代码1.手动构造数据集根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集

shlyyy·2023-11-04 16:06

吴恩达《机器学习》4-6-＞4-7:正规方程

推导代价函数J(θ)对参数θ的梯度，令梯度为零。将梯度为零的方程组转化为矩阵形式：X^

不吃花椒的兔酱·2023-11-04 15:11

基于梯度算法的无人机航迹规划-附代码

基于梯度算法的无人机航迹规划文章目录基于梯度算法的无人机航迹规划1.梯度搜索算法2.无人机飞行环境建模3.无人机航迹规划建模4.实验结果4.1地图创建4.2航迹规划5.参考文献6.Matlab代码摘要：

智能算法研学社（Jack旭）·2023-11-04 15:05

opencv笔记（10）：彩色直方图

生活就像大海，我就像一条咸鱼，在浩瀚的海洋中边浪边学，这是opencv笔记系列中的「彩色直方图」。这一篇与上一篇类似，只不过是统计多通道图像的每个颜色通道的像素出现的概率，即彩色直方图。

寻风浪·2023-11-04 14:59

自然裂点分级（自然断点法）

将统计数据制成频率直方图、坡度曲线图、积累频率直方图，都有助于找出数据的自然裂点。

一声沧海笑·2023-11-04 11:56

2021-11-14

丙说：奖励梯度化，重进步，涉及面要广，力争能调动大多数人的积极性，千万别树立个别典型，打击一大片。丁言：单位发展要着眼于长远，理念先行，行动跟上，结果就不会太差。…

在路上健康是福·2023-11-04 09:49

线性回归全解析: 从基础理论到 Python 实现

关键概念因变量自变量线性关系基本的线性方程表达式理解多变量回归误差项和损失函数误差项均方误差(MSE)最小二乘法什么是最小二乘法最小二乘法思想详细推导线性回归的模型假设线性关系独立性同方差性正态分布误差梯度下降工作原理梯度下降的公式梯度下降的变种学习率线性回归实现波士顿放假预测手搓线性回归概述线性回归

我是小白呀·2023-11-04 07:48

我的机器学习

333.999.0.0&vd_source=e8c4fa6e99b7896ec2ef4f1bb7bed7ce证明方向导数https://zhuanlan.zhihu.com/p/38525412为什么梯度

Vincent不是文森特·2023-11-04 02:20

机器学习实战梯度上升数学推导_机器学习实战原理/代码：Gradient-Descent（梯度下降）...

OUTLINE:这个点的导数为负，如果每次加上这个导数会向左走，是梯度上升。

weixin_39936792·2023-11-04 02:08

svm和梯度下降_解决svm随机梯度下降和铰链损失

svm和梯度下降介绍(Introduction)ThispostconsiderstheverybasicsoftheSVMprobleminthecontextofhardmarginclassificationandlinearlyseparabledata.Thereisminimaldiscussionofsoftmarginsandnodiscussionofkerneltricks

weixin_26704853·2023-11-04 02:38

学习记录：使用matlab初步实现SGD（随机梯度下降法）

【介绍】最近接触的文献是关于SGD（随机梯度下降法）的，需要了解SGD细节和思想的可以参考这篇文章：https://blog.csdn.net/pengjian444/article/details/71075544

Zy Fan·2023-11-04 02:05

人工智能基础_机器学习017_SGD随机梯度下降求解多元一次方程_以及求解多元一次方程---人工智能工作笔记0057

,其实就是几行几列对吧然后,比如上面这个是100行,9列,其实对应我们的方程上,就是8元一次方程,w1到w8加上w0一共9列,然后有100个样本,也就是100行数据对吧然后我们来看一下我们用SGD随机梯度下降来实现一个一元一次方程

脑瓜凉·2023-11-04 01:02

FedGNN: Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation

jieHeEternity·2023-11-04 01:23

【强化学习】12 —— 策略梯度（REINFORCE ）

文章目录前言策略梯度基于策略的强化学习的优缺点Example:AliasedGridworld策略目标函数策略优化策略梯度利用有限差分计算策略梯度得分函数和似然比策略梯度定理蒙特卡洛策略梯度（Monte-CarloPolicyGradient

yuan〇·2023-11-04 00:23

【强化学习】15 —— TRPO（Trust Region Policy Optimization）

文章目录前言TRPO特点策略梯度的优化目标使用重要性采样忽略状态分布的差异约束策略的变化近似求解线性搜索算法伪代码广义优势估计代码实践离散动作空间连续动作空间参考前言之前介绍的基于策略的方法包括策略梯度算法和

yuan〇·2023-11-04 00:49

16.深度学习之优化算法-2

16.1RMSPropRMSProp算法对AdaGrad算法做了修改，仅累积最近迭代的梯度使用指数衰减来实现和AdaGrad算法一样，RMSProp算法将目标函数自变量中每个元素的学习率通过按元素运算重新调整

大勇任卷舒·2023-11-03 22:26

不同的参数条件下，LightGBM的特征重要性差异非常大，这是怎么回事？

LightGBM的特征重要性在不同参数条件下可能会有较大差异的原因主要包括以下几个方面：分裂策略：LightGBM中使用了不同的分裂策略来构建决策树，例如基于梯度的直方图算法和基于梯度的单边训练算法。

田晖扬·2023-11-03 19:14

pytorch中分布式Collective通信API学习

在阅读GLM源码的时候，感觉其中的分布式训练代码不是很熟悉，看起来有点吃力，为此专门对pytorch中分布训练环境的搭建和通信API进行了学习，这个对大模型训练中利用不同显卡上的梯度和数据进行训练的理解有着促进作用

colourmind·2023-11-03 17:52

C#自学37一 OpenCvSharp之Canny算法边缘检测

一、Canny算法步骤：1.高斯模糊—GaussianBlur2.灰度转化—CvtColor3.计算梯度—Sobel/Scharr4.非最大信号抑制：边缘信号很强，但只能有一个信号（边缘只能是一条线，而不能是一个有宽度的面

Expect for future·2023-11-03 17:43

【CV面试】简述CNN、计算机视觉、人脸识别

将大数据量的图片降维成小数据量1.2.保留图片特征，符合图片处理的原则2.CNN的思想来源3.基本原理3.1.卷积层：提取特征3.2.池化层：下采样、降维、避免过拟合3.3.全连接层：输出结果4.结构5.梯度的求法和反向传播过程

褚骏逸·2023-11-03 15:35

机器学习考试复习

文章目录绪论机器学习能干什么机器学习的发展神经网络发展有三次高峰手写字符识别国际象棋总结机器学习算法分类学习路线LinearRegression问题和模型模型表示损失函数符号表示优化损失函数解析式求导什么时候X^T*X不可逆梯度下降法关于梯度下降算法的一些细节判断题梯度下降法

三三三三三三外·2023-11-03 14:19

机器学习线性回归算法实验报告_机器学习系列 4：线性回归的梯度下降算法

之前我们已经学过了线性回归、代价函数和梯度下降，但是他们就像一个人的胳膊和腿，只有组合在一起才会成为一个「完整的人」，这个「完整的人」就是一个机器学习算法，让我们一起来学习第一个机器学习算法吧。

weixin_40004960·2023-11-03 14:04

excel计算二元线性回归_用人话讲明白梯度下降Gradient Descent（以求解多元线性回归参数为例）...

文章目录1.梯度2.多元线性回归参数求解3.梯度下降4.梯度下降法求解多元线性回归梯度下降算法在机器学习中出现频率特别高，是非常常用的优化算法。本文借多元线性回归，用人话解释清楚梯度下降的原理和步骤。

weixin_39527372·2023-11-03 14:34

机器学习过程记录（二）之线性回归、梯度下降算法

1.线性回归的概念引入2.线性回归与Excel3.线性回归的算法3.1梯度下降法3.2模型分析3.3损失函数（lostfunction）4.开发算法，让程序计算出m和b(y=mx+b)4.1简化模型4.2

穿越前线·2023-11-03 14:01

机器学习之线性回归平方损失函数和梯度下降算法公式推导

1.线性回归LinearRegression现在给出一个数据集(a1,b1)(a2,b2)......(an,bn)(a_1,b_1)(a_2,b_2)......(a_n,b_n)(a1,b1)(a2,b2)......(an,bn)，在这个线性回归模型中假设样本和噪声都服从高斯分布。问题需要根据给出的散点拟合一个最佳的一次函数即：h=θ1x+θ0h=\theta_1x+\theta_0h=θ1

学习溢出·2023-11-03 14:00

人工智能基础_机器学习013_三种梯度下降对比_线性回归梯度下降更新公式_对梯度下降函数求偏导数_得到---人工智能工作笔记0053

这里批量梯度下降,就是用准备的所有样本数据进行梯度下降计算.然后小批量梯度下降就是使用比如我一共有500个样本,那么我从中拿出50个样本进行梯度下降计算.然后随机梯度下降,更厉害,从一共有500个样本中

脑瓜凉·2023-11-03 14:55

机器学习_梯度下降法（BGD、SGD、MBGD）

除了最小二乘法求解损失函数之外，梯度下降法是另一种求解损失函数的方法。

Mr_WangAndy·2023-11-03 12:47

Python 批量梯度下降 BGD 代码实现笔记

回顾梯度下降流程#1初始化θ\thetaθ#2求gradient#3θt+1=θt−α•g\theta^{t+1}=\theta^{t}-\alpha•gθt+1=θt−α•g#4ggg收敛批量梯度下降

Lu君·2023-11-03 12:16

梯度下降算法_批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、小批量梯度下降(MBGD)

梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着3种不同的形式：批量梯度下降（BatchGradientDescent）、随机梯度下降（StochasticGradientDescent）、小批量梯度下降

weixin_39945789·2023-11-03 12:46

python sklearn 梯度下降法_机器学习之梯度下降分析（python）

梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。

weixin_39720865·2023-11-03 12:16

机器学习之随机梯度下降、批量梯度下降、小批量梯度下降

一元线性回归模型举例：以房屋面积预测房屋价格假设函数可以设置为：一元线性回归代价函数图像每一个预测值都与真实值存在一个差距，差距的平方和就可以作为一个代价函数。因此代价函数为：如下图所示（为方便观察，做了一个截断）代码为：frommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfig=plt

繁华三千东流水·2023-11-03 12:14

人工智能基础_机器学习015_BGD批量梯度下降代码演示_在批量梯度下降中使用逆时衰减---人工智能工作笔记0055

然后我们用代码来演示一下BGD批量梯度下降,首先启动jupyternotebook然后我们新建一个文件新建文件夹,然后新建一个python文件然后我们这里用一元一次方程进行批量梯度下降.importnumpyasnp

脑瓜凉·2023-11-03 12:42

hist函数

hist用于绘制直方图，下面介绍每个参数的作用；1）x:用于绘制直方图的数据，该参数的值为一个向量代码示例：data<-c(rep(1,10),rep(2,5),rep(3,6))hist(data)效果图如下

存存baby·2023-11-03 12:12

自己动手实现一个深度学习算法——三、神经网络的学习

文章目录1.从数据中学习1）数据驱动2）训练数据和测试数据2.损失函数1)均方误差2)交叉熵误差3)mini-batch学习3.数值微分1）概念2）数值微分实现4.梯度1）实现2）梯度法3）梯度法实现4

千里之行起于足下·2023-11-03 08:50

推荐频道

梯度直方图