逻辑回归梯度下降公式推导第12页

我的AI笔记_2（线性回归梯度下降法、参数更新方法）

线性回归问题中，上一节可以看出能求出一个“公式推导结果”，但是由于矩阵的性质，我们只能把它当成一个“巧合”，因为大多数结果是没有这种“巧合”的，无法求解。

xcpppig·2024-01-03 01:52

tf-idf +逻辑回归来识别垃圾文本

阿君聊风控·2024-01-02 23:08

GBDT+LR CTR预估-Kaggle实例[有数据集]

在CTR预估问题的发展初期，使用最多的方法就是逻辑回归

路人乙yh·2024-01-02 20:22

深度学习｜2.4 梯度下降

如上图，J(w,b)J(w,b)J(w,b)是由w和b两个参数共同控制的损失函数，损失是不好的东西，所以应该求取合适的w和b使得损失最小化。为了简单考虑，可以先忽略参数b。斜率可以理解成在朝着x正方向移动单位距离所形成的损失值的变化，如果损失值变大，那么x往负方向移动；如果斜率为负，损失值变小，说明可以继续往正方向移动，应该要加上一个正值。（负负得正）其中学习率用于控制变化的过程。学习率越小，参数

晓源Galois·2024-01-02 16:38

残差网络(ResNets)（Residual Networks (ResNets)）

如果我们使用标准优化算法训练一个普通网络，比如说梯度下降法，或者其它热门的优化算法。如果没有残差，没有这些捷径或者跳跃连接，凭经验你会发现随着网络深度的加深，训练错误会先减少，然后增多。

丁功春·2024-01-02 10:45

深度学习｜2.2 逻辑回归

引入如上图，给定x，x是指含有某一个特定事物的多个特征组成的向量，P(y=1∣x)P(y=1|x)P(y=1∣x)是指在x的情况下，y被判定为1的概率。简言之，就是在知道多个特征的情况下，将某某东西猜成是某一个特定事物的概率。线性回归的局限性线性回归算出来的值并不是一个介于0到1的值，并不适合去作为一个概率来使用。优化——sigmoid函数将值回归到介于0和1之间的范围。形式上的优化将向量内积+常

晓源Galois·2024-01-02 06:44

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（4）

上一篇：PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）-CSDN博客上一篇我们聊了手写数字识别神经网络的损失函数和梯度下降算法，这一篇我们来聊聊激活函数。

骑猪等风·2024-01-02 06:09

Python 全栈体系【四阶】（九）

第四章机器学习十二、逻辑回归1.概述1.1什么是逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，常用于二分类。

柠檬小帽·2024-01-01 23:37

多元线性回归

找到最优解，即损失最小目标函数（损失函数）J()=MSE=(-)求损失函数的方式1>解析解（有求逆的运算，不是所有的矩阵都有逆运算，并且维度太高，逆运算太慢如果用这种方式，没必要用归一化）2>梯度下降

王金松·2024-01-01 21:15

基于Logistic回归实现二分类

目录Logistic回归公式推导：Sigmoid函数：Logistic回归如何实现分类：优化的方法：代码：1.创建一个随机数据集，分类直线为y=2x：为什么用np.hstack()增加一列1？

BKXjilu·2024-01-01 16:08

第二十四周：文献阅读笔记（VIT）

1.3引言1.4VIT1.4.1Embedding层结构详解1.4.2BN和LN算法1.4.3TransformerEncoder详解1.4.4MLPHead（全连接头）1.5实验1.6文献总结2.随机梯度下降

@默然·2024-01-01 16:53

机器学习&深度学习面试笔记

Q.逻辑回归与线性回归有什么区别？Q.什么是逻辑回归的目标函数(损失函数)？Q.如何处理多分类问题？Q.L1和L2正则化有什么区别？Q.分类模型

卡卡南安·2024-01-01 13:01

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六

howard2005·2024-01-01 11:19

前馈神经网络复习

习题4-1对于一个神经元(wx+b),并使用梯度下降优化参数w时如果输入x恒大于0,其收敛速度会比零均值化的输入更慢在全连接网络模型中，将输入的x值进行零均值化是一种预处理方法，旨在将训练集中的每个输入值

Simon52314·2024-01-01 07:47

机器学习基础知识和常用名词解释

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降）欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享

湖大李桂桂·2024-01-01 05:59

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第二周 - 神经网络的编程基础（笔记+习题+编程作业）

第一门课-神经网络和深度学习（第二周-神经网络的编程基础）2.1二分类（BinaryClassification）二分类中的逻辑回归2.2逻辑回归（LogisticRegression）2.3逻辑回归的代价函数损失函数

卷卷0v0·2024-01-01 02:45

如何学习CPDA？

踏踏实实的看完，课后习题不需要做，重点放在理解公式推导以及专业名字定义的理解上。第二星期：有了统计学基础，R语言学习起来就不会太费劲。《Rinaction》是公认的R语言经典教材。跟着书上

志者不俗·2024-01-01 01:52

17.大量数据机器学习（Large scale machine learning)

第10周Lecture17大量数据机器学习随机梯度下降（stochasticgradientdescent)步骤：a.）训练数据重新随机排列（Randomlyshuffle(reorder)trainingexamples

justinwei·2023-12-31 21:18

最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络回归模型

我们在博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑回归模型》中讨论的逻辑回归模型（如下图(b)所示）与神经元十分相似，由输入端接收数据x=(x1x2⋮xn)\boldsymbol{x}=\begin

戌崂石·2023-12-31 13:58

pytorch01：概念、张量操作、线性回归与逻辑回归

目录一、pytorch介绍1.1pytorch简介1.2发展历史1.3pytorch优点二、张量简介与创建2.1什么是张量？2.2Tensor与Variable2.3张量的创建2.3.1直接创建torch.tensor()2.3.2从numpy创建tensor2.4根据数值创建2.4.1torch.zeros()2.4.2torch.zeros_like()2.4.3torch.ones()和to

慕溪同学·2023-12-31 09:22

三角函数倍角公式推导

1.sin(2α)=2sin(α)cos(α)已知单位圆中有圆周三角形△ABC,圆周角为α,圆心为点O∴圆心角=2∗圆周角∴圆心角=2*圆周角∴圆心角=2∗圆周角∵∠AOC=α,AB=2cos(α),AC=2sin(α)∵∠AOC=α,AB=2cos(α),AC=2sin(α)∵∠AOC=α,AB=2cos(α),AC=2sin(α)做AP⊥BC于点P做AP⊥BC于点P做AP⊥BC于点P∴△ABP

唐-import-某人·2023-12-31 08:16

奇偶公式推导

推导前提:基函数:f(x)=−f(−x)f(x)=-f(-x)f(x)=−f(−x)偶函数:f(x)=f(−x)f(x)=f(-x)f(x)=f(−x)1.奇函数∗奇函数=偶函数奇函数*奇函数=偶函数奇函数∗奇函数=偶函数f1(x)∗f2(x)f_1(x)*f_2(x)f1(x)∗f2(x)=−f1(−x)∗−f2(−x)=-f_1(-x)*-f_2(-x)=−f1(−x)∗−f2(−x)=f1(

唐-import-某人·2023-12-31 08:43

nndl 作业12 优化算法2D可视化

1.被优化函数SGD算法SGD又称为随机梯度下降算法，用于求解损失函数最小值，对于SGD而言，每次使用的损失函数只是通过这一个小批量的数据确定的，其函数图像与真实

szf03·2023-12-31 06:51

【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化

编程实现并2D可视化1.被优化函数2.被优化函数3.解释不同轨迹的形成原因分析各个算法的优缺点总结及心得体会简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化1.被优化函数（1）SGDSGD优化算法，即随机梯度下降法

.Hypocritical.·2023-12-31 06:51

最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑分类模型

逻辑回归模型更多地用于如下例所示判断或分类场景。

戌崂石·2023-12-30 16:08

机器学习 --- 逻辑回归

第1关：逻辑回归核心思想#encoding=utf8importnumpyasnpdefsigmoid(t):'''完成sigmoid函数计算:paramt:负无穷到正无穷的实数:return:转换后的概率值

*Crystal·2023-12-30 10:46

不做梵高417·2023-12-30 10:37

神经网络分类与回归任务

优化器：常见的有梯度下降

不做梵高417·2023-12-30 10:04

pytorch 动态调整学习率，学习率自动下降，根据loss下降

我们都知道几乎所有的神经网络采取的是梯度下降法来对模型进行最优化，其中标准的权重更新公式：W+=α∗gradientW+=\alpha*\text{gradient}W+=α∗gradient学习率α\

呆呆象呆呆·2023-12-30 06:07

机器学习之BP神经网络精讲（Backpropagation Neural Network（附案例代码））

这种网络结构包含输入层、隐藏层和输出层，使用梯度下降算法来优化权重。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:33

cs224n-笔记-lecture01-wordvecs

目录人类语言和词语含义词向量Word2Vec语言模型介绍优化方法：梯度下降法人类语言和词语含义1.如何表示一个词定义词语的meaning：用单词、词组表示概念用单词、符号表达观点通过写作、艺术表达内容.

AugBoost·2023-12-30 03:37

向量求导及迹运算

本文所有的公式推导其根本立足于以下公式：本文所描述的公式均以公式作为证明基础。但在证明之前，首先明确一个概念，即所谓布局。

Xuang123·2023-12-29 17:54

感知机

为了求这个超平面需要用到基于误分类的损失函数和梯度下降的优化策略。

将_4c15·2023-12-29 15:15

最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑回归模型

S型函数sigmoid(x)=11+e−x\text{sigmoid}(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}sigmoid(x)=1+e−x1将全体实数R\text{R}R映射到(0,1)(0,1)(0,1)，称为逻辑函数。其图像为该函数连续、有界、单调、可微，性质量好。拟合函数为F(w;x)=sigmoid((x⊤,1)w)=11+e−(x⊤,1)wF(\boldsymbol{w};\bo

戌崂石·2023-12-29 12:43

机器学习中常用的矩阵公式

模型学习的过程是求使得loss函数L(f(x),y)最小的参数，这是一个优化问题，一般采用和梯度相关的最优化方法，如梯度下降。一、矩阵迹的定义矩阵的迹：就是矩阵的主对角线上所有元素的和。

ᝰꫛꪮꪮꫜ hm·2023-12-29 11:38

梯度下降的直观理解

欢迎关注公众号：数据运营入表资产化服务获取更多算法源码材料2023数据资源入表白皮书，推荐系统源码下载-CSDN博客用友BIP数据资产入表解决方案白皮书，推荐系统源码下载-CSDN博客梯度下降的场景假设梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程

Michael_Shentu·2023-12-29 11:03

100天搞定机器学习|Day16 通过内核技巧实现SVM

统计学家·2023-12-29 02:09

进击的机器学习 Fifth Day——逻辑回归（Logistic Regression)

提到逻辑回归呢？我一下子就想起了我批判性思维的老师晋逻辑。

焜俞·2023-12-29 01:34

收集足够苹果的最小花园周长 | 等差数列 + 公式推导】

硕风和炜·2023-12-28 23:16

模型调参

模型调参模型调参的具体操作1.学习目标2.模型对比与性能2.1逻辑回归2.2决策树模型2.3集成模型集成方法（ensemblemethod）2.4模型评估方法3.模型调参的三种方法3.1贪心算法3.2网格调参

alstonlou·2023-12-28 23:43

模型优化方法

在构建完模型后，通过一下几种步骤进行模型优化训练过程优化器随机梯度下降（SGD）优点：（1）每次只用一个样本更新模型参数，训练速度快（2）随机梯度下降所带来的波动有利于优化的方向从当前的局部极小值点跳到另一个更好的局部极小值点

alstonlou·2023-12-28 23:12

完全背包问题，原理剖析，公式推导，OJ详解

文章目录前言一、完全背包的状态设计1、状态设计2、状态转移方程3、对比0/1背包问题4、时间复杂度分析二、完全背包问题的优化1、时间复杂度优化2、空间复杂度优化三、OJ练习裸题完全背包+离散化最小值前言完全背包问题，相比0/1背包问题，实就每个物品可以取无限次。一、完全背包的状态设计有n(n≤100)种物品和一个容量为m(m≤10000)的背包。第i种物品的容量是c[i]，价值是w[i]。现在需要

EQUINOX1·2023-12-28 18:47

卷积神经网络反向传播

成功求解损失梯度后，要通过梯度下降的方法来更新我

pythonSuperman·2023-12-28 17:43

辅助角公式

文章目录三角函数线性组合@辅助角公式推导应用举例三角函数线性组合@辅助角公式在正弦和余弦波的线性组合的情况下，我们有asin⁡x+bcos⁡xa\sinx+b\cosxasinx+bcosx=a2+b2

xuchaoxin1375·2023-12-28 13:25

2019-10-06 梯度下降法Python实践——求函数的最小值

代码还是有很多地方需要完善的，需要近一步的学习importmath#使用梯度下降法求函数的最小值#f=exp(X^2+(y-2)^2)初始点为（1，1）#设计函数deffunction_one(x_input

小郑的学习笔记·2023-12-28 12:11

最大似然估计和最大后验概率估计的区别

今天在看逻辑回归算法的时候，对其原理有点困惑，便去晚上找了找前辈的博客。逻辑回归算法是基于最大似然估计的。最大似然估计是概率论里的知识。然后就找到了这一篇帖子，前前后后看了两遍，终于明白了。

糖醋排骨盐酥鸡·2023-12-28 10:27

个人关于机器学习的周记之十一

在以前的周记我们谈到关于梯度下降算法，梯度下降是很常用的算法，它不仅被用在线性回归上和线性回归模型、平方误差代价函数。在这周，我们要将梯度下降和代价函数结合。

周围_5d19·2023-12-28 03:06

机器学习-逻辑回归

一、引言逻辑回归（LogisticRegression）是一种广泛应用于分类问题的监督学习算法。尽管名字中含有“回归”二字，但这并不意味着它用于解决回归问题。

!chen·2023-12-28 03:22

BP算法与淋浴器的温度调节

BP算法之所以能够训练神经网络，是因为它基于梯度下降的思想，通过最小化损失函数来优化网络参数。

人工智能教学实践·2023-12-27 19:37

机器学习——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清晰、更强大的方式

风月雅颂·2023-12-27 18:34

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