逻辑回归梯度下降公式推导第16页

FOC控制之小A小B小C是如何追求小D的

1、写在前面随着电动汽车的热火，关于FOC控制技术的文章这几年在网络上可谓是一搜一大把，各种理论分析，公式推导，应有尽有。通过这些文章，可以看出大佬还是很多的。另外也有FOC的开源硬件。

MikeInNJ·2023-12-04 10:09

1、GAN(Generative Adversarial Networks)论文及pytorch实现

GAN论文及pytorch实现一、论文1、Introduction2、相关工作3、对抗网络Adversarialnets4and5、公式推导和实验结果展示6、优势和劣势7、结论二、代码实现本文是学习笔记

Tony·2023-12-04 10:40

sklearn库简述-zstarling

文章目录模型的选择与评估划分数据集评估模型监督学习最近邻支持向量机（SVM）决策树集成方法朴素贝叶斯线性回归随机梯度下降判别分析模型的选择与评估划分数据集fromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit

米米吉吉·2023-12-04 06:56

Andrew Ng ML(4)——过拟合&正则化

overfitting(过拟合)特征过多会导致过拟合（或者说训练样本太少）线性回归中的过拟合逻辑回归中的过拟合Q：如何解决过拟合？

tmax·2023-12-04 02:50

深度学习记录--梯度下降法

什么是梯度下降法？

蹲家宅宅·2023-12-04 01:34

梯度下降与GradientBoostingRegressor、LinearRegression比较

#_*_coding:utf-8_*_#建造一个最简单的梯度下降defregression(data,alpha,lamba):importnumpyasnpn=len(data[0])-1#获取data

不死彡邪神·2023-12-04 00:18

欧拉公式 e^iθ=cosθ+i*sinθ

本质上这个公式是由这个公式推导过来的，把θ换成π即可。那么这个公式是如何得到的呢？可以使用高等数学里的幂级数展开，进而可以推导得出。

挽阳·2023-12-03 23:15

c语言详解牛顿迭代法以及求解倒数和平方根

Newton'siterationmethod是在实数域和复数域利用切线不断逼近方程根的一种求高次曲线方程的方法，区别于梯度下降法，它是二阶导，收敛速度比较快，对于非凸函数，牛顿法容易受到鞍点或者最大值点的吸引

发狂的小花·2023-12-03 22:56

[最优化理论] 梯度下降法 + 精确线搜索（单峰区间搜索 + 黄金分割）C++ 代码

这是我的课程作业，用了Eigen库，最后的输出是latex的表格的一部分具体内容就是梯度下降法+精确线搜索（单峰区间搜索+黄金分割）从书本的Matlab代码转译过来的其实，所以应该是一看就懂了这里定义了两个测试函数

hijackedbycsdn·2023-12-03 22:30

付账问题（贪心思路看待均分，零基础都可以理解）

往期文章如下雷达设备问题（从另一个角度看待区间合并+贪心思路+未发现关键的错误样例）糖果传递问题（超详细的数论公式推导+贪心结论+均分问题）问题描述几个人一

蒜白·2023-12-03 21:58

深度学习记录--logistic回归函数的计算图

回归函数先回顾一下单一样本的logistic回归损失函数的公式，公式如下：将logistic函数用计算图表示出来(以两个基础量为例)，计算图如下：前向传播已经完成，接下来完成后向传播运用链式法则依次求出,,,,补充梯度下降法

蹲家宅宅·2023-12-03 20:09

机器学习笔记(九)——手撕支持向量机SVM之间隔、对偶、KKT条件详细推导

可能有的伙伴会想到上一篇文章讲到的逻辑回归拟合决策边界，这肯定是一种不错的方法，本文所讲的SVM也是可以解决这种分类问题的；既然都是分类算法，所以通过一个例子可以比对出二者的相同点和不同点。超平面

奶糖猫Esong·2023-12-03 19:49

人工智能_机器学习053_支持向量机SVM目标函数推导_SVM条件_公式推导过程---人工智能工作笔记0093

然后我们再来看一下支持向量机SVM的公式推导情况来看一下支持向量机是如何把现实问题转换成数学问题的.首先我们来看这里的方程比如说,中间的黑线我们叫做l2那么上边界线我们叫l1下边界线叫做l3如果我们假设

脑瓜凉·2023-12-03 19:47

机器学习中的逻辑回归模型（代码分析）

逻辑回归函数中，若继续使用线性回归模型中的代价函数，由于逻辑回归函数非凸的特性，其求不出局部最小值，故需要引入新的代价函数，损失函数（lossfuction），下图右侧为逻辑回归模型的代价函数，想让不能用梯度下降法

王凯铭893·2023-12-03 17:50

学习计划

学习标准-理解公式，会推导公式3、pandas、numpy，scipy学习4、a-算法理论:简单线性回归，多元线性回归，回归里面的梯度下降方法b-分类算法:逻辑回归，决策树，支持向量机c-聚类算法:kmeans

黏小莲·2023-12-03 15:21

[笔记] 错排问题 #错排

错排公式：D[1]=0;D[2]=1;D[n]=(n-1)(D[n-1]+D[n-2])公式推导：补充设定：x--y的含义：第x个元素分到了第y个元素的位置上。对于第i个元素，若不在自

Y.YL·2023-12-03 13:52

numpy实现神经网络

到目前为止我们都是初始所有参数为0，这样的初始方法对于逻辑回归来说是可行的，但是对于神经网络来说是不可行的。如果我们令所有的初始参数都为0，这将意味着我们第二层的所有激活单元都会有相同的值。

小小程序○·2023-12-03 12:26

06、基于内容的过滤算法Tensorflow实现

05、基于梯度下降的协同过滤算法中已经介绍了协同过滤算法的基本实现方法，但是这种方法仅根据用户的相似度进行推荐，而不关注用户或者电影本身的一些特征的匹配，基于内容的过滤算法正式为了对此进行改进。

怡步晓心l·2023-12-03 11:16

05、基于梯度下降的协同过滤算法

05、基于梯度下降的协同过滤算法理论与实践Python开始学习机器学习啦，已经把吴恩达的课全部刷完了，现在开始熟悉一下复现代码。对这个手写数字实部比较感兴趣，作为入门的素材非常合适。

怡步晓心l·2023-12-03 11:46

PyTorch中使用MNIST数据集进行训练和预测

定义损失函数和优化器：选择适当的损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如随机梯度下降SGD）。训练模型：使用训练数据集对模型进行训练

赢勾喜欢海·2023-12-03 11:14

【100天精通Python】Day73：python机器学习入门算法详解与代码示例

目录1.监督学习算法：1.1线性回归（LinearRegression）：1.2逻辑回归（LogisticRegression）：1.3决策树（DecisionTree）：1.4支持向量机（SupportVectorMachine

LeapMay·2023-12-03 08:19

算法工程师面试八股（搜广推方向）

文章目录机器学习线性和逻辑回归模型逻辑回归二分类和多分类的损失函数二分类为什么用交叉熵损失而不用MSE损失？

贪钱算法还我头发·2023-12-03 03:29

神经网络表述(Neural Networks: Representation)

神经网络表述(NeuralNetworks:Representation)1非线性假设我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。

小小程序○·2023-12-02 22:04

逻辑回归使用Numpy实现逻辑回归

使用Numpy实现逻辑回归sigmoid函数g(z)=1(1+e−z)g(z)=\frac{1}{(1+e^{−z})}g(z)=(1+e−z)1#sigmoid函数defsigmod(z):return1

小小程序○·2023-12-02 22:34

逻辑回归与正则化逻辑回归、激活函数及其代价函数

逻辑回归、激活函数及其代价函数线性回归的可行性对分类算法，其输出结果y只有两种结果{0，1}，分别表示负类和正类，代表没有目标和有目标。

小小程序○·2023-12-02 22:33

逻辑回归正则化

正则化过拟合问题对于模型，如果一个模型对于数据的偏差很大，不能能够很好的拟合数据的分布，称为欠拟合，或者说这个算法具有高偏差的特性。如果一个模型虽然可以穿过所有的数据点，但是其图像波动很大，其同样也不能描述数据的分布，（其数据的分布是无法被泛化处理），称为过拟合，或者说这个算法具有高方差的特性。在这种情况下，模型的参数过于多（有可能代价函数正好为0），以至于可能没有足够多的数据去约束它来获得一个假

小小程序○·2023-12-02 22:33

特征重要性分析有那些方法?

逻辑回归系数：逻辑回归中，特征的系数表示特征对分类的贡献。岭回归和LASSO回归系数：这些正则化方法可以减小不重要的特征的系数，从而筛选出重要特征。树模型：决策树：通过树的节点分

XF鸭·2023-12-02 21:50

人工神经网络（ANN）及BP算法

图中圆圈可以视为一个神经元（又可以称为感知器）设计神经网络的重要工作是设计hiddenlayer，及神经元之间的权重添加少量隐层获得浅层神经网络SNN；隐层很多时就是深层神经网络DNN1.2从逻辑回归到神经元

逍遥_yjz·2023-12-02 14:51

【深度学习理论】(1) 损失函数

构造损失函数之后，我们的目标就是将损失函数的值最小化，使用梯度下降的方法求得损失函数对于

立Sir·2023-12-02 14:27

python实现梯度下降法

梯度下降法梯度定义梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。

__倔强的贝吉塔·2023-12-02 09:17

梯度下降优化算法综述

Anoverviewofgradientdescentoptimizationalgorithms∗论文地址：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdfAbstract：虽然梯度下降优化算法越来越受欢迎

涓涓自然卷·2023-12-01 17:10

人工智能-优化算法之动量法

泄漏平均值小批量随机梯度下降作为加速计算的手段。它也有很好的副作用，即平均梯度减小了方差。小批量随机梯度下降可以通过以下方式计算：为了保持记法简单，在这里我们使用时间时更新的权重。

白云如幻·2023-12-01 16:15

机器学习——逻辑回归

@[TOC]机器学习——逻辑回归逻辑回归逻辑回归定义：基于多元线性回归的分类算法，在多元线性回归的基础上，把结果缩放在0-1之间。

SF-FCZ·2023-12-01 15:17

【机器学习】线性模型之逻辑回归

文章目录逻辑回归Sigmoid函数概率输出结果预测值与真实标签之间的并不匹配交叉熵逻辑回归模型梯度下降逻辑回归模型求解编程求解sklearn实现，并查看拟合指标逻辑回归逻辑回归是一种广义线性模型，形式上引入了

撕得失败的标签·2023-12-01 15:39

Course1-Week3-分类问题

Course1-Week3-分类问题文章目录Course1-Week3-分类问题1.逻辑回归1.1线性回归不适用于分类问题1.2逻辑回归模型1.3决策边界2.逻辑回归的代价函数3.实现梯度下降4.过拟合与正则化

虎慕·2023-12-01 15:33

用于点击率预测的多视图功能传输笔记

目前现行的点击率预估模型如：线性逻辑回归（LR），但它无法提取少量的组合特征。继LR之后，还提出了因子分解机（FM）算法，它虽然改善了组合特征的LR问题。然而，它只考虑二阶交叉特征。

三块给你买麻糬_31c3·2023-12-01 11:35

R语言回归分析常见报错

1.解决R语言出现“二进列运算符中有非数值参数”的错误做逻辑回归时出现上述报错，检查后发现，是因为response因变量的类型为char，无法直接进行回归分析。

thisis_redbrick·2023-12-01 08:19

电容和电感的充放电公式推导

电容充电方程：放电方程：开关闭合后，流过电容的电流为：；根据基尔霍夫定律列出方程：（为输入信号，为串联电阻，为电容电压，为电容容量）整理得：（1-1）这是一阶线性微分方程，并且，所以是非齐次的。（假如是一个直流信号，那么整理后可写为：，更容易求解，解出来和下面的最终结果相同）先令，化为齐次方程：（1-2）分离变量后得到：两端积分：算出来为：也可以写为：令，得，这是式（1-2）的通解。下面使用常数变

秋至日丶·2023-12-01 08:18

线性回归梯度下降

梯度下降算法在开始之前，为了方便解释，首先规定几个符号所代表的意义：mmm训练集中训练样本的数量XXX输入变量YYY输出变量(x,y)(x,y)(x,y)训练样本(xi,yi)(x^i,y^i)(xi,

小小程序○·2023-12-01 06:55

线性回归调试方法

调试方法特征缩放对于某些不具有比较性的样本特征xix_ixi（比如对其他的x来说xix_ixi相当大或者相当小），梯度下降的过程可能会非常漫长，并且可能来回波动才能最后收敛到全局的最小值。

小小程序○·2023-12-01 06:54

大数据HCIE成神之路之数学（4）——最优化实验

最优化实验1.1最小二乘法实现1.1.1算法介绍1.1.2代码实现1.2梯度下降法实现1.2.1算法介绍1.2.2代码实现1.3拉格朗日乘子法1.3.1实验1.3.2实验操作步骤1.1最小二乘法实现1.1.1

邵奈一·2023-12-01 05:09

机器学习（一）：简介

机器学习简介这是一篇机器学习的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。适用人群：机器学习初学者，转AI的开发人员。

打不死的小黑·2023-12-01 01:08

Deep Learning（wu--84）

文章目录2偏差和方差正则化梯度消失\爆炸权重初始化导数计算梯度检验OptimizationMini-Batch梯度下降法指数加权平均偏差修正RMSpropAdam学习率衰减局部最优问题调参BNsoftmaxframework2

怎么全是重名·2023-11-30 13:06

《GAN实战》GANs in Action 第一章

1.训练过程每次迭代，也就是batch完成连词训练（a）训练鉴别器固定生成器参数，根据反向传播总误差，运用梯度下降的方法，更新鉴别器参数，寻求最小化分类误差（b）训练生成器固定鉴别器参数，根据反向传播总误差

阿希学习笔记·2023-11-30 09:42

吴正宪数学教学学习笔记之80

教完圆柱的认识和体积公式推导后，要进行圆锥

东哥杂谈·2023-11-30 05:12

吴恩达深度学习笔记(45)-Adam 优化算法(Adam optimization)

，提出了优化算法，并很好地解决了一些问题，但随后这些优化算法被指出并不能一般化，并不适用于多种神经网络，时间久了，深度学习圈子里的人开始多少有些质疑全新的优化算法，很多人都觉得动量（Momentum）梯度下降法很好用

极客Array·2023-11-30 04:58

人工智能基础_机器学习045_逻辑回归的梯度下降公式推导_更新公式---人工智能工作笔记0085

然后我们上面有了逻辑回归的损失函数,以后,我们再来看逻辑回归的梯度下降公式可以看到上面是逻辑回归的梯度下降公式,这里的阿尔法是学习率,这里的后面的部分是梯度也就是步长,这个阿尔法是,通过调节这个来控制梯度下降的快和慢对吧然后我们再来看逻辑回归可以看到这里上面是

脑瓜凉·2023-11-30 02:58

【吴恩达机器学习】第十周—大规模机器学习和随机梯度下降

1.png针对大数据集，如果我们一上来就用传统的梯度下降算法，可能往往会训练很慢很慢，达不到预期要求。那么我们该

Sunflow007·2023-11-30 02:10

吴恩达机器学习课后作业Python实现 03 Multi-class Classification & Neural Network

文章目录题目描述数据集介绍逻辑回归（多元分类）神经网络题目描述在本练习中，将使用逻辑回归和神经网络来识别手写数字(从0到9)。

shy~·2023-11-30 01:27

吴恩达机器学习课后作业Python实现 01 Linear Regression

文章目录题目说明单变量线性回归梯度下降正则方程调用sklearn库多变量线性回归题目说明在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。

shy~·2023-11-30 01:57

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