逻辑回归梯度下降公式推导第13页

机器学习——线性模型（二）

1、优化方法线性回归最小二乘法的两种求解方法(即优化方法)分别是正规方程和梯度下降。

风月雅颂·2023-12-27 18:04

机器学习之支持向量机（SVM）原理详解、公式推导（手推）、面试问题、简单实例（sklearn调包）

目录1.SVM介绍1.1.思路1.2.特性2.前置知识2.1.超平面2.2.拉格朗日乘子法2.3.对偶问题3.原理推导3.1.公式推导3.2.求解3.2.1.转化对偶问题3.2.2.SMO算法4.核函数与软间隔

铖铖的花嫁·2023-12-27 15:13

Scikit-Learn线性回归(一)

Scikit-Learn线性回归一1、线性回归概述1.1、回归1.2、线性1.3、线性回归1.4、线性回归的优缺点1.5、线性回归与逻辑回归2、线性回归的原理2.1、线性回归的定义与原理2.2、线性回归的损失函数

对许·2023-12-27 14:38

机器学习——线性模型

1、线性回归简介在机器学习领域，常见的线性模型有线性回归、逻辑回归、岭回归等。其中，线性回归是利用数理统计中的回归分析来确定两种或两种以上变量相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

风月雅颂·2023-12-27 03:18

特征工程——特征归一化

在现实生活中，我们需要处理的数据大部分的量纲都是不一样的，如果不做归一化的话就会会出现的问题是，不同量纲的数据在梯度下降过程中下降的速度是不一样的，但是如果数据都是同一量纲下的数据的话，找到最优解的迭代次数会少很多

乔大叶_803e·2023-12-26 20:13

详解Keras3.0 API: Optimizers(优化器)

在训练神经网络时，我们通常使用梯度下降法来更新参数，而优化器就是实现这一过程的工具。

缘起性空、·2023-12-26 12:30

机器学习笔记八：Matlab实现神经网络的手写数字识别

OctaveCode需要解决的问题（3个）:1.数据加载及可视化1.1displayData.m2.参数加载3.基于前向传播算法计算代价4.正则化4.1nnCostFunction.m5.梯度下降函数5.1sigmoid.m5.2sigmoidGradient.m6

Amyniez·2023-12-26 08:20

线性回归与逻辑回归

线性回归（LinearRegression）和逻辑回归（LogisticRegression）都是机器学习中常用的回归算法，但它们用于不同类型的问题，并有一些重要的区别。

不做梵高417·2023-12-26 06:05

python 实现 AIGC 大模型中的概率论:充满数学逼格的生日问题公式推导

在前两节中，我们推导了生日问题的求解算法，但在数学上的最终目标就是希望能针对问题推导出一个简洁漂亮的公式，就像爱因斯坦著名的质能方程E=MC^2那样，毕竟数学是以符号逻辑来看待世界本质的语言，所以絮絮叨叨不是数学，一个掷地有声的符号公式才是数学的范儿。这里我们需要一些微积分的内容。首先在前面章节中我们推导出n个人没有两个人拥有相同生日的概率是：在数学上看到多个数相乘时，第一个处理方法就是把乘法变成

tyler_download·2023-12-26 05:31

机器学习笔记 - week5 -（九、神经网络的学习 Part1）

神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类：二类分类：，0和1对应表示二分类中的一类；类分类：表示分到第类；我们回顾逻辑回归问题中我们的代价函数为：在逻辑回归中，我们只有一个输出

火箭蛋头·2023-12-26 00:46

统计学习方法笔记二---感知机(Perceptron Learning Algorithm,PLA)

目标/目的：求出将训练数据进行线性划分的分类超平面，为此导入误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行最小化，求的感知机模型。感知机学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始

爱科研的徐博士·2023-12-25 23:13

神经网络和深度学习(吴恩达) 第二周课程提炼

本篇主要是第二周课程中讲到的：二分分类、Logistic回归、损失函数、梯度下降、向量化。

北冥丶有鱼·2023-12-25 19:24

2019-12-15

逻辑回归实例操作importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasets#加载鸢尾花数据集iris=datasets.load_iris

xias147·2023-12-25 17:14

强化学习------Policy Gradient算法公式推导

目录一、前言二、公式推导基线三、代码实现四、参考一、前言PolicyGradient算法是一种基于策略的强化学习算法，与基于值的方法（如Q-learning和DQN）不同。

韭菜盖饭·2023-12-25 17:04

2018年3月22日

真昼之月·2023-12-25 16:53

神经网络和深度学习（四）—反向传播工作原理

20012100032学院：竹园三号书院【嵌牛导读】简要介绍反向传播算法【嵌牛鼻子】深度学习神经网络反向传播算法【嵌牛提问】如何将反向传播算法应用到神经网络反向传播算法工作原理在上一篇文章，我们看到了神经网络如何通过梯度下降算法学习

吴丞楚20012100032·2023-12-25 08:28

sklearn 逻辑回归Demo

逻辑回归案例假设表示基于上述情况，要使分类器的输出在[0,1]之间，可以采用假设表示的方法。

小小程序○·2023-12-25 07:11

基于鸢尾花数据集的逻辑回归分类实践

基于鸢尾花数据集的逻辑回归分类实践重要知识点逻辑回归原理简介：Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），所以利用了Logistic

小小程序○·2023-12-25 07:40

光散射理论的简要概述

术语Participatingmedia参与介质paper：本文中的模拟大气散射积分公式推导推荐文章：Fong,Julian,MagnusWrenninge,ChristopherKulla,andRalfHabel

学习！！！·2023-12-25 07:02

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）

上一篇：PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（2）-CSDN博客上一篇文章我们讲解了第一个神经网络的模型，这一篇我们来聊聊梯度下降。

骑猪等风·2023-12-25 06:30

分类模型

分类模型二分类模型对于二分类模型，介绍逻辑回归(logisticregression)和Fisher线性判别分析两种分类算法；对于多分类模型，将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤水果分类例子这个实际上就是一个二分类问题

Cr不是铬·2023-12-25 01:06

【机器学习】liblinear库使用说明（翻译）

它目前支持以下方法：L2-正则化逻辑回归/L2-损失支持向量分类/L1-损失支持向量分类L1-正则化L2-损失支持向量分类/L1-正则化逻辑回归L2-正则化L2-损失支持向量回归/L1-损失支持向量回归单类支持向量机

十年一梦实验室·2023-12-25 01:35

基于Flask、MySQL和Echarts的*市CPI和物价水平数据可视化分析

本文将介绍一款基于Flask、MySQL和Echarts的数据可视化系统，通过统计局提供的数据集，详细分析了*市CPI的变化趋势、组成结构，并运用逻辑回归对未来CPI进行预测，通过可视化大屏生动呈现数据分析结果

爱欲无极·2023-12-25 00:12

指标体系构建-03-交易型的数据指标体系

4.一分钟读懂广告投放各计费CPM、CPC等（公式推导干货）5.AARRR百度百科人货场分析维度：货物属性。

IT从业者张某某·2023-12-24 20:17

优化算法2D可视化

为什么叫随机梯度下降算法呢？这里的随机是指每次迭代过程中，样本都要被随机打乱，这个也很容易理解，打乱是有效减小样本之间造

Simon52314·2023-12-24 18:04

【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化

1.简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化SGD：随机梯度下降，每次迭代采集1个样本（随机）。AdaGrad算法：一种梯度下降法，是对批量梯度下降法的改进，但并不是对动量法的改进。

今天也是元气满满的一天呢·2023-12-24 18:31

梯度下降算法在Python中的详细解析及示例代码

梯度下降算法是一种常用的优化算法，用于在机器学习和深度学习中最小化损失函数。它通过迭代的方式找到损失函数的局部最小值点。在本篇文章中，我们将详细解析梯度下降算法的原理，并提供Python示例代码。

TechGlide·2023-12-24 17:32

unity3d：Matrix4x4矩阵位移，缩放，旋转

二维坐标轴旋转公式推导https://www.cnblogs.com/fangsmile/p/8622421.html设点M在原坐标系中的坐标为(x,y)，对应向量的模为r，幅角为α．将坐标轴绕坐标原点

四夕立羽·2023-12-24 13:14

LogisticRegression - 参数说明

LogisticRegression，一共有14个参数：逻辑回归参数详细说明参数说明如下：penalty：惩罚项，str类型，可选参数为l1和l2，默认为l2。用于指定惩罚项中使用的规范。

魏鹏飞·2023-12-24 11:34

强化学习（五）-Deterministic Policy Gradient (DPG) 算法及公式推导

针对连续动作空间，策略函数没法预测出每个动作选择的概率。因此使用确定性策略梯度方法。0概览1actor输出确定动作2模型目标：actor目标：使critic值最大critic目标：使TDerror最大3改进：使用两个target网络减少TDerror自举估计。1actor和critic网络确定性策略网络actor:a=π(s;θ)\pi(s;\theta)π(s;θ)输出为确定性的动作a动作价值网

晚点吧·2023-12-24 09:44

sklearn中常用的分类算法汇总及svm分类模型

sklearn中常用的分类算法（模块名–函数名–算法名)：（1)linear_modelLogisticRegression逻辑回归>>>fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression

ZhangX銮·2023-12-23 23:34

梯度下降求解逻辑回归

需要数据集可以私信我为了便于展示结果，省去繁琐的复制粘贴，采用notebook截屏的方式，带来不便还请谅解。

UlissesJr·2023-12-23 22:10

神经网络：深度学习基础

1.反向传播算法（BP）的概念及简单推导反向传播（Backpropagation，BP）算法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算法。

是Dream呀·2023-12-23 20:38

共轭梯度法Matlab的实现

最近最优化课一直在讲共轭梯度，雅克比，梯度下降啊，课上没听太懂，就课下花了点时间好好学一下，在此记录一下。这篇博客主要介绍了共轭梯度的matlab实现，代码可以运行看到效果。

RDSunday·2023-12-23 18:23

【机器学习】【线性回归】梯度下降

文章目录@[toc]数据集实际值估计值估计误差代价函数学习率参数更新`Python`实现线性拟合结果代价结果数据集(x(i),y(i)),i=1,2,⋯ ,m\left(x^{(i)},y^{(i)}\right),i=1,2,\cdots,m(x(i),y(i)),i=1,2,⋯,m实际值y(i)y^{(i)}y(i)估计值hθ(x(i))=θ0+θ1x(i)h_{\theta}{\left(x

丷从心·2023-12-23 16:43

机器学习笔记（二）使用paddlepaddle，再探波士顿房价预测

目标用paddlepaddle来重写之前那个手写的梯度下降方案，简化内容流程实际上就做了几个事：数据准备：将一个批次的数据先转换成nparray格式，再转换成Tensor格式前向计算：将一个批次的样本数据灌入网络中

Leventure_轩先生·2023-12-23 16:52

强化学习--DQN

某种意义上来说，神经网络就是一个函数，只不过不同于一般的数值函数，它的输入输出都是向量，并且拥有可以学习的参数，这些参数可以通过梯度下降的方式来优化，从而使得神经网络能够逼近任意函数。

无盐薯片·2023-12-23 13:33

零基础学人工智能：TensorFlow 入门例子

TensorFlow中最重要的概念是张量（Tensor），它代表了多维数组或矩阵，因此TensorFlow支持各种不同类型的计算，如线性回归、逻辑回归、卷积神经网络、循环神经网络等。

人工智能MOS·2023-12-23 12:59

机器学习笔记（一）从波士顿房价预测开始，梯度下降

从波士顿房价开始目标其实这一章节比较简单，主要是概念，首先在波士顿房价这个问题中，我们假设了一组线性关系，也就是如图所示我们假定结果房价和这些参数之间有线性关系，即:然后我们假定这个函数的损失函数为均方差，即：那么就是说，我们现在是已知y和x，来求使得这个损失函数Loss最小化的一个w和b的组合读取数据点击查看代码defload_data():#从文件导入数据datafile='./work/ho

Leventure_轩先生·2023-12-23 09:37

Lasso回归、岭回归和弹性网络回归

在逻辑回归正则化一文中，我们详细解释了正则化的原理及作用：当有很多个特征X时，有些特征往往不重要，所以需要降低其的权重。而正则化则是为每个特征修改权重从而提升训练效果。

ShawnWeasley·2023-12-23 07:54

逻辑回归OvR策略

逻辑回归本身是为解决二分类问题而设计的，但聪明的前辈们很快就将其应用于多类别分类问题。这种方法被称为一对多（One-vs-Rest,OvR）策略，它通过将多类别问题分解为多个二分类问题来实现。

ShawnWeasley·2023-12-23 07:51

交叉熵数学公式推导（含熵和KL散度数学公式）

第一章熵物理学概念：一个系统的混乱程度，信息熵就是熵的另一种名称。nH(x)=−∑P(xi)log(P(xi)))(X=x1,x2,x3...,xn)i=1第二章KL散度（相对熵）nDKL(p∣∣q)=∑p(xi)log(q(xi)/p(xi))i=1n:表示随机变量可能的取值数x:表示随机变量P（x）:表示随机变量x的概率函数nn特性：1.非对称性：∑p(xi)log(q(xi)/p(xi))不

New___dream·2023-12-23 06:29

机器学习优化器（公式+代码）

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种常用的优化算法，用于训练机器学习模型。

New___dream·2023-12-23 06:59

对算法的认识——逻辑回归

逻辑回归：找出一条直线来分类数据逻辑回归虽然名字叫回归，却是属于分类算法，是通过Sigmoid函数将线性函数的结果映射到Sigmoid函数中，预估事件出现的概率并分类。

qq_38737545·2023-12-23 06:23

逻辑回归模型中特征是否需要归一化？

从前向过程来看：逻辑回归模型的输出是经过softmax的概率值，概率值的排序不受归一化的影响。从另一个角度来看，softmax其实也就实现了归一化的目的。

不会念经的木鱼仔·2023-12-23 03:46

网络优化与正则化

引言网络优化高维变量的非凸优化神经网络优化的改善方法优化算法梯度下降法小批量梯度下降批量大小选择学习率调整AdaGrad算法RMSprop算法AdaDelta梯度修正估计动量法Nesterov加速梯度Adam

guanyue.space·2023-12-23 02:49

梯度下降（GD）

一、梯度下降算法概述1、介绍梯度下降法（gradientdescent），又名最速下降法（steepestdescent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量

王荣胜z·2023-12-22 23:53

Logistic Regression逻辑线性回归（基于diabetes数据集）

ReceiverOperatingCharacteristic）一、数据处理二、建模三、confusion_matrix四、ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）介绍：LogisticRegression（逻辑回归

取名真难.·2023-12-22 22:20

第八章使用matplotlib绘制高级图表

常见于山谷，山峰或梯度下降算法的场景。等高线图包含3个主要的信息，分别为坐标点的x值，y值及高度。

笔触狂放·2023-12-22 21:27

逻辑回归（LR，Logistic Regression）算法简介

逻辑回归（LR，LogisticRegression）算法当线性回归的预测结果，由于受到个别极端数值的影响而不准的时候,可以用逻辑回归来解决.逻辑回归模型的输出只能在0到1之间，也就是表达一个事件会发生的概率

草明·2023-12-22 20:09

推荐频道

逻辑回归梯度下降公式推导