逻辑回归梯度下降公式推导

【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1）

华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归
算法大师·2024-09-16 09:42

Python实现简单的机器学习算法

JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归
master_chenchengg·2024-09-16 08:36

推荐算法_隐语义-梯度下降

importnumpyasnp1.模型实现"""inputrate_matrix:M行N列的评分矩阵，值为P*Q.P:初始化用户特征矩阵M*K.Q:初始化物品特征矩阵K*N.latent_feature_cnt:隐特征的向量个数max_iteration:最大迭代次数alpha:步长lamda:正则化系数output分解之后的P和Q"""defLFM_grad_desc(rate_matrix,l
_feivirus_·2024-09-16 07:35

[实践应用] 深度学习之优化器

文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中
YuanDaima2048·2024-09-16 04:38

数学建模、运筹学之非线性规划

数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值
AgentSmart·2024-09-15 02:24

Python实现梯度下降法

博客：Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法？
闲人编程·2024-09-14 23:35

每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim

本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
幻风_huanfeng·2024-09-14 23:32

几率odds与逻辑回归

aa73938f32ee几率odds从Odds角度理解LogisticRegression模型的参数13December20151.引言无论在学术界，还是在工业界，LogisticRegression(LR,逻辑回归
元气小地瓜·2024-09-14 09:05

分类算法可视化方法

对于理解决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归和k近邻（k-NN）等模型的行为非常有用。
dundunmm·2024-09-13 02:39

【机器学习】广义线性模型（GLM）的基本概念以及广义线性模型在python中的实例（包含statsmodels和scikit-learn实现逻辑回归）

1.2.1响应变量（ResponseVariable）1.2.2链接函数（LinkFunction）1.2.3线性预测器（LinearPredictor）1.3常见的广义线性模型1.3.1线性回归1.3.2逻辑回归
Lossya·2024-09-12 23:47

机器学习实战笔记5——线性判别分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归
绍少阿·2024-09-12 20:32

亦菲喊你来学机器学习（20） --PCA数据降维

文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型
方世恩·2024-09-12 11:05

R语言多项逻辑回归-因变量是无序多分类

因变量是无序多分类资料（＞2）时，可使用多分类逻辑回归（multinomiallogisticregression）。使用课本例16-5的数据，课本电子版及数据已上传到QQ群，自行下载即可。
医学和生信笔记·2024-09-12 09:22

几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-统计学最基础之均值、方差、协方差、矩...

我们天天都可以接触很多随机现象，比如每天的天气不一样气温是我们最直接的感受，我们很难预测明天的精确问题，但是这些随机现象又体现出了一定的规律性。比如上海7月份平均35度左右，冬天的平均温度在5度左右。所以35、5这些数字体现了某种稳定性。所以除了前面几章中讲到的分布律和概率密度函数可以表征随机变量外，还可以用一组数字来表达随机变量的一般特性。这就是我们今天要讲到的随机变量的数字特征。通过对数字特征
weixin_39848097·2024-09-12 00:22

深度学习算法，该如何深入，举例说明

微积分：理解梯度下降等优化算
liyy614·2024-09-11 14:12

备战2024数学建模国赛（模型三十）：遗传算法 优秀案例（三） 变循环发动机部件法建模及优化

35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
2024年数学建模国赛·2024-09-11 03:52

Adam优化器：深度学习中的自适应方法

常见的优化器包括SGD（随机梯度下降）、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
2401_85743969·2024-09-10 18:46

扩散模型理论与公式推导——详细过程速览与理解加深

Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2020,33:6840-6851.[2]扩散模型/DiffusionModel原理讲解_哔哩哔哩_bilibili[3]扩散模型公式推导
留尘铃·2024-09-09 12:45

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！在本文中，我们将探讨如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法。
省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

薛定谔的股价和巴普洛夫的投机者

这种探寻规律的思想起源于牛顿的经典力学，那时人们甚至认为一切现象都可以通过公式推导解释。久而久之，我们解释自然现象时普遍喜欢采用理论支撑，进而在股票市场也沿用了同样的思维，重逻辑研究而轻市场心理。
血公子·2024-09-08 22:44

R实现线性回归逻辑回归

线性回归基本模型Y=β0+β1X1+β2X2+⋯+βmXm+ϵY=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_mX_m+\epsilonY=β0+β1X1+β2X2+⋯+βmXm+ϵYYY为因变量X1,X2,…,XmX_1,X_2,\ldots,X_mX1,X2,…,Xm为m个自变量ϵ\epsilonϵ为残差lm()函数用于完成多元线性回归系数估计，回归系
weixin_55475210·2024-09-06 19:54

备战2024数学建模国赛（模型十五）：模糊综合评价 优秀案例（一）确定汽车装配顺序问题的算法

35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
2024年数学建模国赛·2024-09-06 09:10

2025秋招计算机视觉面试题（十一) - 为什么输入网络前要对图像做归一化

问题背景在面试的时候，面试官先问的问题是“机器学习中为什么要做特征归一化”，我的回答是“特征归一化可以消除特征之间量纲不同的影响，不然分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的特征，另外从梯度下降的角度理解
微凉的衣柜·2024-09-05 20:17

备战2024数学建模国赛（模型十九）：排队论 优秀案例（一）火车票购票网站优化

35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
2024年数学建模国赛·2024-09-05 17:28

备战2024数学建模国赛（模型二十五）：微分方程 优秀案例（一）基于非稳态导热的高温作业专用服装设计

35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
2024年数学建模国赛·2024-09-05 17:28

深度学习--机器学习相关（2）

1.适应性矩估计适应性矩估计(AdaptiveMomentEstimation,Adam)是一种可以代替传统的梯度下降(SGD和MBGD)的优化算法。
在下小天n·2024-09-05 13:33

备战2024数学建模国赛（模型四）：动态规划优秀案例（一）基于蒙特卡洛模拟的眼科病床安排排队模型

35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
2024年数学建模国赛·2024-09-05 10:11

人工智能与机器学习原理精解【17】

文章目录贝叶斯贝叶斯定理的公式推导一、条件概率的定义二、联合概率的分解三、贝叶斯定理的推导四、全概率公式的应用五、总结全概率公式推导一、全概率公式的定义二、全概率公式的推导三、全概率公式的应用贝叶斯定理的原理一
叶绿先锋·2024-09-05 08:23

推荐Rerank二次重排序算法

比如用逻辑回归、随机森
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-05 06:41

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。
SuperFengCode·2024-09-04 10:40

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。
小陈phd·2024-09-04 10:07

python logistic regression_机器学习算法与Python实践之逻辑回归（Logistic Regression）

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考下载地址：https://bbs.pinggu.org/thread-2256090-1-1.html一、逻辑回归(LogisticRegression)
weixin_39702649·2024-09-03 03:54

Logistic分类算法原理及Python实践

一、Logistic分类算法原理Logistic分类算法，也称为逻辑回归（LogisticRegression），是机器学习中的一种经典分类算法，主要用于解决二分类问题。
doublexiao79·2024-09-03 03:22

python logistic模型_Python实践之逻辑回归（Logistic Regression）

这节学习的是逻辑回归(LogisticRegression)，也算进入了比较正统的机器学习算法。啥叫正统呢？我概念里面机器学习算法一般是这样一个
weixin_39922394·2024-09-03 02:12

这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练（FQT）：增强了全量化训练（FQT）的能力至1位

该研究首先从理论上分析了FQT，重点关注了如Adam和随机梯度下降（SGD）等知名的优化算法。分析中出现了一个关键发现，那就是FQT收敛
量子位AI·2024-09-02 22:16

备战2024数学建模国赛（模型十八）：拟合模型 优秀案例（二）高温作业服设计

35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
2024年数学建模国赛·2024-09-02 16:45

备战2024数学建模国赛（模型六）：多元回归 优秀案例（一）颜色与物质浓度的辨识问题

35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
2024年数学建模国赛·2024-09-02 16:45

时间旅行者：LSTM算法的奥秘大揭秘！

Hey小伙伴们，今天给大家带来一个超级有趣的主题——LSTM算法的基本结构和公式推导！项目背景你知道吗？在时间序列预测中，传统的神经网络很难处理长距离的依赖关系。
风清扬雨·2024-09-01 19:06

梯度下降法

梯度下降法，最通俗易懂的解释。
小丹丹的梦想后花园·2024-09-01 14:19

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 进阶 Task2-自适应学习率+分类

.自适应学习率1.1AdaGrad1.2RMSProp1.3Adam1.4学习率调度1.5优化策略的总结2.分类2.1分类与回归的关系2.2带有softmax的分类2.3分类损失1.自适应学习率传统的梯度下降方法在优化过程中常常面临学习率设置不当的问题
沙雕是沙雕是沙雕·2024-08-31 22:57

深度学习100问13:什么是二分类问题

像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手
不断持续学习ing·2024-08-31 11:14

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归
婉妃·2024-08-31 05:05

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法，尽管它的名字中带有“回归”，但它的主要用途是处理二分类问题。
ShuQiHere·2024-08-31 02:37

自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列07之C++STL面试题（03）

这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新，基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容（除了实习和学校项目相关的具体细节）。
lonely-stone·2024-08-30 20:29

自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列03之C++STL面试题（01）

这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新，基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容（除了实习和学校项目相关的具体细节）。
lonely-stone·2024-08-30 20:29

自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列04之高频面试题（02）

这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新，基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容（除了实习和学校项目相关的具体细节）。
lonely-stone·2024-08-30 20:29

梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm）

目录一、梯度下降算法简述二、不同函数梯度下降算法表示1、一元函数2、二元函数3、任意多元函数三、梯度计算四、常见的梯度下降法1、批量梯度下降算法（BatchGradientDescent）2、随机梯度下降算法
海棠未语·2024-08-30 16:35

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。
z are·2024-08-30 08:14

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。
ShuQiHere·2024-08-30 07:07

L1正则和L2正则

Hands-OnMachineLearning)上对L1_norm和L2_norm的解释:左上图是L1_norm.背景是损失函数的等高线(圆形),前景是L1_penalty的等高线(菱形),这两个组成了最终的目标函数.在梯度下降的过程中
wangke·2024-08-29 10:19
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