逻辑回归梯度下降公式推导第17页

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

激活函数\梯度下降\损失函数

一个痛心疾首的发现：这些知识不管学多少遍还是会忘记……为了加深印象，再再再再看一遍并记录下来。一、激活函数激活函数是每一层神经网络之后用的非线性函数，因为神经网络本身是线型的，利用激活函数可以使之实现非线性。激活函数主要有四个:sigmoid,tanh,RELU,LeakyRELU.还有一位博主将softmax也加了进来。也有一定的道理，因为这五个小兄弟都是将一个维的向量映射为另一个维的向量。接下

阮恒·2023-12-22 18:49

可能是全网最详细的线性回归原理讲解！！！

用梯度下降慢慢逼近这个最小值点本文图片来源于可能是全网最详细的线性回归原理讲解！！！_哔哩哔哩_bilibili可以结合视频来学习，本文是一个图片教程，有错误欢迎大家指正，多多交流！

你若盛开，清风自来！·2023-12-22 15:56

损失函数中正则化中的平方项的作用！！

在损失函数中添加正则化项时，通常会使用平方项作为正则化项，原因主要有以下几点：平方项可以方便地进行梯度下降优化。在计算梯度时，平

小桥流水---人工智能·2023-12-22 09:42

逻辑回归

2逻辑回归2.1从线性回归到逻辑回归分类问题可以通过线性回归+阈值去解决吗?

iOSDevLog·2023-12-22 08:43

100天搞定机器学习|day37 无公式理解反向传播算法之精髓

image100天搞定机器学习（Day1-34）image100天搞定机器学习|Day35深度学习之神经网络的结构image100天搞定机器学习|Day36深度学习之梯度下降算法本篇为100天搞定机器学习之第

统计学家·2023-12-22 00:57

支持向量机SVM介绍——基于机器学习_周志华

首先从生物学神经元出发，引出了它的数学抽象模型–MP神经元以及由两层神经元组成的感知机模型，并基于梯度下降的方法描述了感知机模型的权值调整规则。

Pandy Bright·2023-12-21 22:47

集成学习——基于机器学习_周志华

上篇主要介绍了鼎鼎大名的EM算法，从算法思想到数学公式推导（边际似然引入隐变量，Jensen不等式简化求导），EM算法实际上可以理解为一种坐标下降法，首先固定一个变量，接着求另外变量的最优解，通过其优美的

Pandy Bright·2023-12-21 22:47

【AI-1】卷积神经网络

典型的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和随机森林等。无监督学习（UnsupervisedLearning）：在无监督学习

W Y·2023-12-21 15:00

机器学习--线性回归

目录监督学习算法线性回归损失函数梯度下降目标函数更新参数批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降法数据预处理特征标准化正弦函数特征多项式特征的函数数据预处理步骤线性回归代码实现初始化步骤实现梯度下降优化模块损失与预测模块完整代码单变量线性回归实例加载数据并划分数据集训练线性回归模型得到损失函数图像测试阶段多特征回归实例非线性回归实例监督学习算法监督学习算法是一种通过学习输入数据和相应的标签之间的关系

llovew.·2023-12-21 12:45

【机器学习】线性模型-softmax回归（三种方法实现 softmax 回归模型:自定义、sklearn、tensorflow）...

三种方法实现softmax回归模型自定义、sklearn、tensorflow一、原理softmax回归逻辑回归和softmax回归的区别二、示例代码1-Softmax_Sklearnsklearn的LogisticRegression

十年一梦实验室·2023-12-21 12:43

神经网络：优化器和全连接层

SGD（随机梯度下降）随机梯度下降的优化算法在科研和工业界是很常用的。很多理论和工程问题都能转化成对目标函数进行最小化的数学问题。

是Dream呀·2023-12-21 11:08

Pytorch：backward()函数详解

在深度学习中，我们通常使用梯度下降算法来更新模型参数，使得模型能够逐步逼近最优解。在梯度下降算法中，我们需要计算损失函数关于模型参数的梯度，以便确定参数更新的方向和大小。

北方骑马的萝卜·2023-12-21 08:52

机器学习之逻辑回归，一文掌握逻辑回归算法知识文集

欢迎点赞✍评论⭐收藏文章目录人工智能(逻辑回归算法)一、逻辑回归算法知识01.梯度下降法（GradientDescent）1.1什么是梯度下降法？1.2梯度下降法的具体步骤和算法公式？

普修罗双战士·2023-12-21 07:48

使用 TensorFlow 执行逻辑回归

创建一个包含用于定义逻辑回归的Python代码的JupyterNotebook，然后使用TensorFlow（tf.keras）实现它在本教程中，了解如何创建包含用于定义逻辑回归的Python代码的JupyterNotebook

人工智能小豪·2023-12-21 07:04

工具书《面板数据分析》读后总结

它让我抛开固有的思维重新开始考虑我的模型到底正确与否，我的估计效率高不高，我考虑的问题是否全面，虽然里面的公式推导实在是太难了，

适可·2023-12-21 07:11

R语言中逻辑回归的R方求解

逻辑回归是一种常用的统计方法，用于建立分类模型。在R语言中，我们可以使用不同的函数和库来进行逻辑回归分析，并计算模型的R方（R-squared）值，以评估模型的拟合程度。

代码创造·2023-12-21 04:29

梯度下降法

一、梯度下降法的基本概念梯度下降法是一种常用的优化算法，用于求解最小化目标函数的问题。在机器学习和深度学习中，梯度下降法被广泛应用于求解模型参数的优化问题，例如线性回归、逻辑回归、神经网络等。

调钟师·2023-12-21 01:32

常见的预测算法

逻辑回归（LogisticRegression）：逻辑回归是一种常见的分类算法，其基本思想是通过拟合一条S形曲线来预测一个二元变量的概率。

调钟师·2023-12-21 01:01

常见的分类算法

本文将介绍十种常见的分类算法，包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、逻辑回归算法、神经网络算法、随机森林算法、梯度提升算法、AdaBoost算法和XGBoost算法。