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逻辑回归梯度下降公式推导
chatgpt赋能python:Python编写一元二次方程公式
介绍
公式推导
要求一元二次方程ax2+bx+c=0ax^2+bx+c=0ax2+bx+c=0的解,根据求根公式:x=−b
pythonxxoo
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2024-03-20 10:21
ChatGpt
chatgpt
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神奇的微积分
微积分在人工智能(AI)领域扮演着至关重要的角色,以下是其主要作用:优化算法:•
梯度下降
法:微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度,这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。
科学的N次方
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2024-03-19 05:14
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线性回归和
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是两种常见的机器学习算法,它们在一些方面相似,但在其他方面则有明显的不同。
M.D
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2024-03-17 14:50
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梯度下降
的优化方法?深度网络是由许多非线性层(带有激活函数)堆叠而成,每一层非线性层可以视为一个非线性函数f(x),因此整个深度网络可以视为一个复合的非线性多元函数
小羊头发长
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2024-03-14 12:07
深度学习
机器学习
人工智能
R语言武汉流动人口趋势预测:灰色模型GM(1,1)、ARIMA时间序列、logistic
逻辑回归
模型|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=32496原文出处:拓端数据部落公众号人口流动与迁移,作为人类产生以来就存在的一种社会现象,伴随着人类文明的不断进步从未间断。人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前,我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“旧常态”向以市场需求为主导的经济“新常态”转型过渡期。本文帮助客户综合运用R语言灰色预测模型和logist
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2024-02-28 03:55
数据挖掘深度学习机器学习算法
【机器学习】多元线性回归
文章目录多元线性回归模型(multipleregressionmodel)损失/代价函数(costfunction)——均方误差(meansquarederror)批量
梯度下降
算法(batchgradientdescentalgorithm
Mount256
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2024-02-23 07:25
#
机器学习
机器学习
线性回归
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吴恩达机器学习全课程笔记第一篇
目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本(代价)函数P15-P20
梯度下降
P21-P24多类特征向量化多元线性回归的
梯度下降
P25-P30特征缩放检查
梯度下降
是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始
亿维数组
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2024-02-20 21:37
Machine
Learning
机器学习
笔记
人工智能
吴恩达机器学习全课程笔记第二篇
目录前言P31-P33logistics(逻辑)回归决策边界P34-P36
逻辑回归
的代价函数
梯度下降
的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇
亿维数组
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2024-02-20 21:03
Machine
Learning
机器学习
笔记
人工智能
学习
机器学习之
梯度下降
法直观理解
形象化举例,由上图所示,假如最开始,我们在一座大山上的某处位置,因为到处都是陌生的不知道下山的路,所以只能摸索着根据直觉,走一步算一步。在此过程中,每走到一个位置的时候,都会求解当前位置的梯度,沿着梯度的负方向,也就是当前最陡峭的位置向下走一步,然后继续求解当前位置梯度,向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。不断循环求梯度,就这样一步步地走下去,一直走到我们觉得已经到了山脚。当然这样走下
华农DrLai
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2024-02-20 19:47
算法
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数据挖掘
深度学习
我们一起玩AI 5 —— 偏导数与
梯度下降
5秒导读,本文将讲述偏导数,梯度,方向导数,与线性回归权重向量θ的求法大家好,我是玩ai时长两年半的个人程序猿ASRay,喜欢读,写,编程,数学....板砖!要理解什么是偏导数,就必须先明白“鸡你太美”的奥义,这可不是瞎扯!因为偏导数指的是多元函数对某个自变量如y或x的导数,而鸡的眼睛长在侧边,当鸡看一个立体的函数,它只能看见一个面,所以鸡眼多元函数的导数正是偏导数!不过在开始偏导数前我们先回顾一
ASRay明日丽科技
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2024-02-20 18:11
【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】
数据增强
梯度下降
法的优化算法有哪些,各有什么优缺点?损失函数有哪些?优缺点
有情怀的机械男
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2024-02-20 15:30
面试offer
面经
隐马尔科夫模型1(了解整体知识架构)
如果上来就进行
公式推导
,那样只会让你更加迷糊,只有彻底了解了之后学起来才会事半功倍。本篇文章主要有两个目的:1、让大家了解什么是隐马尔科夫模型。
-麦_子-
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2024-02-20 14:50
人工智能
算法练习-01背包问题【含递推
公式推导
】(思路+流程图+代码)
难度参考难度:困难分类:动态规划难度与分类由我所参与的培训课程提供,但需要注意的是,难度与分类仅供参考。且所在课程未提供测试平台,故实现代码主要为自行测试的那种,以下内容均为个人笔记,旨在督促自己认真学习。题目动态规划经典问题01背包?具体内容:背包最大重量为4物品如下:重量价值物品0115物品1320物品2430问背包能背的最大重量是多少?思路0-1背包问题的动态规划解法基于以下思路:子问题定义
Yamai Yuzuru
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2024-02-20 10:00
算法编程笔记
流程图
机器学习中
梯度下降
法的缺点
机器学习中的
梯度下降
法是一种寻找函数最小值的优化算法,广泛应用于训练各种模型,尤其是在深度学习中。
华农DrLai
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2024-02-20 08:08
人工智能
机器学习
逻辑回归
深度学习
大数据
推导数学规律--完成任务的最短时间(任务调度器)
文章目录题目题目解读与
公式推导
解题代码题目题目解读与
公式推导
题目解读:字母代表不同的任务,给定的n是任务的延迟时间。那么这个延迟时间是个什么意思呢?
C+G
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2024-02-20 07:05
Leetcode中级算法
算法
动态规划
leetcode
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数据结构
Pytorch-Adam算法解析
Adam算法结合了两种扩展式的随机
梯度下降
法的优点,即适应性梯度算
肆十二
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2024-02-20 07:30
Pytorch语法
pytorch
算法
人工智能
Adam
深度学习从入门到不想放弃-7
)今天讲的也算基础(这个系列后来我一寻思,全是基础),但是可能要着重说下,今天讲前向计算和反向传播,在哪儿它都永远是核心,不管面对什么模型前向计算:有的叫也叫正向传播,正向计算的,有的直接把前向的方法
梯度下降
当成前向计算的名字
周博洋K
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2024-02-20 06:21
深度学习
人工智能
深度学习之
梯度下降
算法
梯度下降
算法
梯度下降
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梯度下降
算法存在的问题随机
梯度下降
算法
梯度下降
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梯度下降
算法,来计算y=w*x先计算出梯度,再进行梯度的更新importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data
温柔了岁月.c
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2024-02-20 01:57
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梯度下降算法
深度学习之反向传播算法(backward())
文章目录概念算法的思路概念反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如
梯度下降
法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。
Tomorrowave
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2024-02-20 01:27
人工智能
深度学习
算法
人工智能
PyTorch –
逻辑回归
data首先导入torch里面专门做图形处理的一个库,torchvision,根据官方安装指南,你在安装pytorch的时候torchvision也会安装。我们需要使用的是torchvision.transforms和torchvision.datasets以及torch.utils.data.DataLoader首先DataLoader是导入图片的操作,里面有一些参数,比如batch_size和
一个高效工作的家伙
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2024-02-20 00:46
python
pytorch
逻辑回归
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GAN生成对抗性网络
原理出发点:机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点,生成模型是无监督学习的关键部分特点:不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段,只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者
梯度下降
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Dirschs
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2024-02-19 23:19
深度学习
GAN
生成对抗网络
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机器学习中为什么需要
梯度下降
在机器学习中,
梯度下降
是一种常用的优化算法,用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比
梯度下降
的过程。假设你被困在山上,需要找到一条通往山下的路。
华农DrLai
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2024-02-19 23:16
机器学习
人工智能
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深度学习
算法
数据挖掘
计算机视觉
【机器学习笔记】11 支持向量机
与
逻辑回归
和神经网络相比,支持向量机,在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清
RIKI_1
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2024-02-19 19:38
机器学习
机器学习
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支持向量机
机器学习训练营
逻辑回归
分类预测学习笔记
#1.学习知识点概要1.1
逻辑回归
1.2python的
逻辑回归
实现#2.学习内容主要学习了
逻辑回归
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逻辑回归
的简单应用(以iris数据库为例子)。内容比较简单之前都有接触过。
咩神烦
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2024-02-19 19:04
天池学习笔记
逻辑回归
python
机器学习
【机器学习笔记】3
逻辑回归
分类问题分类问题监督学习最主要的类型,主要特征是标签离散,
逻辑回归
是解决分类问题的常见算法,输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1,其余数据为类型2;只需要分类1次,步骤
RIKI_1
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2024-02-19 19:02
机器学习
机器学习
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逻辑回归
机器学习技法笔记5:Kernel
逻辑回归
5-1Soft-MarginSVMasRegularizedModel前面几篇:机器学习技法笔记1:线性SVM机器学习技法笔记2:SVM的对偶形式机器学习技法笔记3:KernelSVM机器学习技法笔记4:SoftMarginSVM上节课我们主要介绍了Soft-MarginSVM,即如果允许有分类错误的点存在,那么在原来的Hard-MarginSVM中添加新的惩罚因子C,修正原来的公式,得到新的αn
wang_buaa
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2024-02-19 19:49
机器学习技法
机器学习
SVM
【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记(已分享,附代码)
包括K-近邻算法,线性回归,
逻辑回归
,决策树算法,集成学习,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
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2024-02-19 18:51
机器学习python算法
【吴恩达·机器学习】第二章:单变量线性回归模型(代价函数、
梯度下降
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博主简介:努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页:@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人,不是不落泪的人,而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写,主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合,从而加深自己对知识的理解,也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达
Yaoyao2024
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2024-02-19 14:41
机器学习
线性回归
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Pytorch-SGD算法解析
关注B站可以观看更多实战教学视频:肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)SGD,即随机
梯度下降
(StochasticGradientDescent),是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法
肆十二
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2024-02-19 14:10
Pytorch语法
yolo
SGD
随机梯度下降
AI算法初识之分类汇总
以下是一些主要的分类方式及相应的代表性算法:1.按照学习类型-**监督学习**:-线性回归(LinearRegression)-
逻辑回归
(LogisticRegression)-决策树(DecisionTree
初心不忘产学研
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2024-02-19 14:32
人工智能
算法
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深度学习
【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇:KNN算法计算过程(已分享,附代码)
包括K-近邻算法,线性回归,
逻辑回归
,决策树算法,集成学习,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
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2024-02-19 10:29
机器学习python算法
证明
逻辑回归
的目标函数是凸函数
证明
逻辑回归
的目标函数是凸函数参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/76639936假设有训练数据D={(x1,y1),...,(xn,yn)}D=\{(\mathbf{x}_
Longlongaaago
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2024-02-15 07:06
机器学习
机器学习
算法
逻辑回归
数字PID算法基础
1、
公式推导
PID控制算法在连续时间序列下的公式如下:对连续
alex1801
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2024-02-15 03:26
未分类
算法
单片机
嵌入式硬件
如何使用pytorch自动求梯度
构建深度学习模型的基本流程就是:搭建计算图,求得损失函数,然后计算损失函数对模型参数的导数,再利用
梯度下降
法等方法来更新参数。
浩波的笔记
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2024-02-14 23:47
吴恩达机器学习—大规模机器学习
学习大数据集数据量多,模型效果肯定会比较好,但是大数据也有它自己的问题,计算复杂如果存在100000000个特征,计算量是相当大的,在进行
梯度下降
的时候,还要反复求损失函数的偏导数,这样一来计算量更大。
魏清宇
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2024-02-14 21:14
逻辑回归
以及pytorch实现
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逻辑回归
常常被当作二分类问题。
o0Orange
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2024-02-14 16:23
逻辑回归
pytorch
算法
多元分类及其pytorch实现
相比起
逻辑回归
的二分类,多元分类使用softmax来替代了sigmoid,假如需要分k类,那么应该有k个输入值1...k,然后输出k个概率,且概率之和为1。
o0Orange
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2024-02-14 16:23
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线性回归原理与python实现
线性回归原理:在一堆散点中xiyi,拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数:y=w1x+w0误差函数:MSE(均方误差)L(w1,w0)=Σ(yi-y)^2优化方法:
梯度下降
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o0Orange
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2024-02-14 16:22
python
线性回归
算法
GiantPandaCV | 一文弄懂 Diffusion Model
原文链接:一文弄懂DiffusionModel0前言最近AI绘图非常的火,其背后用到的核心技术之一就是DiffusionModel(扩散模型),虽然想要完全弄懂DiffusionModel和其中复杂的
公式推导
需要掌握比较多的前置数学知识
双木的木
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2024-02-14 15:07
深度学习拓展阅读
深度学习
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python
计算机视觉
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通过指数拟合获取平均增长率
公式推导
令为下降比例,且假设,则由泰勒展开公式忽略高阶无穷小项o(a),可知从而图中公式为:这里的x就是上述推导时的t,对应的,,解释
热爱生活的大川
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2024-02-14 15:52
学习:StatQuest-
逻辑回归
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逻辑回归
的底层是由线性回归所支撑的,它所用于将线性模型转换为概率模型进行分类:图1图2图3图2是计算
逻辑回归
事件概率图3计算odds和事件概率
逻辑回归
逻辑回归
强调的是一种分类image.png由这个图上
小潤澤
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2024-02-14 11:49
2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论
主要推导了一个
公式推导
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小郑的学习笔记
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2024-02-13 19:11
GBDT算法的升级--XGBoost与LightGBM算法
本文同样不涉及
公式推导
及代码,对于GBDT算法的学习可以参考前面的文章GBDT算法原理,这里不再讲述GBDT,只讲述XGBoost与LightGBM算法原理下面推荐两篇写得最权威最官方(没有之一)的文档参考文档
CquptDJ
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2024-02-13 14:52
数据挖掘
机器学习
机器学习
算法
数据挖掘
人工智能
大数据
机器学习入门--
逻辑回归
与简单二分类数据实战
逻辑回归
在机器学习领域,
逻辑回归
是一个广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同,
逻辑回归
用于预测离散的类别标签,可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍
逻辑回归
的基本原理和实现方式。
Dr.Cup
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2024-02-13 13:36
机器学习入门
机器学习
逻辑回归
分类
《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.5 总结
In[53]np.save('w.npy',net.w)np.save('b.npy',net.b)总结本节我们详细介绍了如何使用Numpy实现
梯度下降
算法,构建并训练了一个简单的线性模型实现波士顿房价预测
软工菜鸡
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2024-02-13 06:36
《零基础实践深度学习》
numpy
深度学习
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大数据
机器学习
飞桨
百度云
R语言
逻辑回归
logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况
最近我们被客户要求撰写关于
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的研究报告,包括一些图形和统计输出。
拓端研究室
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2024-02-13 00:03
R语言
R语言
逻辑回归
logistic
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文章目录OptimizationproblemNormalizinginputsvanishing/explodinggradientsweightinitializegradientcheckNumericalapproximationgradcheckOptimizealgorithmmini-bachgradientmini-batchsizeexponentialweightedavera
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2024-02-12 14:58
算法
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以线性回归模型为例,每一次
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kidling_G
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C语言经典算法之
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B.简介在C语言中实现
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算法,我们需要构建一个模型来预测二元分类问题的概率,并使用
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或其他优化方法找到最佳的模型参数。一代码实现以下
JJJ69
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2024-02-12 13:33
C语言经典算法
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开发语言
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算法
梯度下降
法的神经网络容易收敛到局部最优,为什么应用广泛?
链接:https://www.zhihu.com/question/68109802编辑:深度学习与计算机视觉声明:仅做学术分享,侵删作者:夕小瑶https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/263503269反对回答区中一部分称“模型收敛于鞍点”的回答。当然也有的大牛可以一针见血,那我就对这个问题多展开一下吧,让鲜血流的更猛烈一些。(害怕.jpg)
woshicver
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2024-02-12 11:34
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