逻辑回归梯度下降公式推导第18页

【Matlab算法】随机梯度下降法 (Stochastic Gradient Descent，SGD) （附MATLAB完整代码）

随机梯度下降法前言正文代码实现可运行代码结果前言随机梯度下降法(StochasticGradientDescent，SGD)是一种梯度下降法的变种，用于优化损失函数并更新模型参数。

Albert_Lsk·2023-12-20 21:02

大数据机器学习：从理论到实战，探索学习率的调整策略

大数据机器学习：从理论到实战，探索学习率的调整策略全文目录大数据机器学习：从理论到实战，探索学习率的调整策略一、引言二、学习率基础定义与解释学习率与梯度下降学习率对模型性能的影响三、学习率调整策略常量学习率时间衰减自适应学习率

星川皆无恙·2023-12-20 18:43

MNIST手写数字识别——simple model Y = XW + b

文章目录数据处理MINIST手写数字数据集简单介绍一下数据集将数据集转化为csv文件简单的手写数字识别模型加载数据集定义模型和超参数前向传播sigmoid激活函数softmax函数交叉熵损失函数反向传播梯度下降法链式法则

涵涵不是憨憨~·2023-12-20 18:30

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

概念逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决分类问题的机器学习算法，尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上它用于处理分类任务，而不是回归任务。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-20 11:17

归一化和标准化(Z-Score)

在处理数据过程中，通常会有不同规格的数据，比如年龄的取值范围是0-130，收入的取值范围是0-100000等等，如果不进行归一化或标准化处理，梯度下降每次走过的相对长度就不一样，就导致某个参数很快就找到了最优解

ShawnWeasley·2023-12-20 11:15

【10大专题，2.8w字详解】：从张量开始到GPT的《动手学深度学习》要点笔记

所有专题都配备了精美的图表和公式推导。

hadiii·2023-12-20 11:11

支持向量机支持向量机概述

supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalizedlinearclassifier)，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超亚面(maximum-marginhyperplane)与逻辑回归和神经网终相比

小小程序○·2023-12-20 06:13

线性回归——lasso回归和岭回归（ridge regression）

References线性回归很简单，用线性函数拟合数据，用meansquareerror(mse)计算损失（cost），然后用梯度下降法找到一组使mse最小的权重。

weixin_30853329·2023-12-20 05:14

线性回归、lasso回归和岭回归（ridge regression）

线性回归很简单，用线性函数拟合数据，用均方差meansquareerror(mse)计算损失（cost），然后用梯度下降法找到一组使mse最小的权重。

呆小呆_·2023-12-20 05:43

湖南科技大学计算智能课设（二）以人事招聘为例的误差反向传播算法

其建立在梯度下降

枍飏·2023-12-20 03:52

学习力4（怎么学？）-2021.1.19

五种必备思维1：批判性思维批判性思维不是挑刺、找茬思维是公式推导批判性思维:帮大家独立思考学习的重要基础有了批判性思维，你才不会把直接别人的任何东西复制粘贴；批判性思维是你加工的过

姗姗甲寅·2023-12-20 01:21

pytorch文本分类（三）模型框架（DNN&textCNN）

原任务链接目录pytorch文本分类（三）模型框架（DNN&textCNN）1.背景知识深度学习2.DNN2.1从感知器到神经网络2.2DNN的基本结构2.2.1前向传播算法激活函数2.2.2反向传播算法损失函数梯度下降优化器

大地之灯·2023-12-20 00:59

OPTIMIZATION AS A MODEL FOR FEW-SHOT LEARNING

LSTM内部的更新非常类似于梯度下降的更新，因此利用LSTM的结构训练一个meta-learner模型，用于学习另一个神

果园林·2023-12-19 23:04

朴素贝叶斯

对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，但是朴素贝叶斯却是生成方法。朴素贝叶斯分类算法核心算法：贝叶斯公式。

owolf·2023-12-19 19:46

大数据机器学习-梯度下降：从技术到实战的全面指南

大数据机器学习-梯度下降：从技术到实战的全面指南文章目录大数据机器学习-梯度下降：从技术到实战的全面指南一、简介什么是梯度下降？为什么梯度下降重要？

星川皆无恙·2023-12-19 18:30

python 实现 AIGC 大模型中的概率论:生日问题的公式推导

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·2023-12-19 12:51

项目现金折现的估值方法

企业理财常常要估计项目的现金收益和费用支出，这需要把未来期的现金流量折现，本文将详细解释其中原理和公式推导。

县长先生·2023-12-19 11:14

支持向量机（SVM）：高效分类的强大工具

文章目录前言1.SVM的基本原理1.1核心思想1.2支持向量1.3最大化建模1.4松弛变量1.5核函数2.SVM与逻辑回归的区别和联系2.1区别2.2联系3.SVM的应用领域3.1图像分类3.2文本分类

_用户昵称_·2023-12-19 06:34

【机器学习】线性模型-logistic 回归

一、逻辑（logistic）回归原理1.1逻辑回归的数学原理1.2logistic回归的L2正则化原问题1.3逻辑回归的L2正则化原问题使用可信域牛顿法求解1.4logistic回归L2正则化的对偶问题

十年一梦实验室·2023-12-19 05:49

基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络-公式推导及应用

它结合了梯度下降和高斯-牛顿方法的特点，旨在提高收敛速度和稳定性。下面是基于Levenberg-Marquardt算法改进的反向传播（BP）神经网络的详细推导过程。

轩Scott·2023-12-19 05:39

逻辑回归的介绍和应用

逻辑回归的介绍逻辑回归（Logisticregression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-18 22:55

ReLU（Rectified Linear Unit）和Sigmoid激活函数

ReLU在许多深度学习模型中被广泛使用，因为它在梯度下降中的计算上相对简单，且有效防止了梯度消失问题。Sigmoid函数将输入映射到（0，1）之间的范围，常用于二分类问题。

LeapMay·2023-12-18 17:36

notes2

机器学习ROC曲线、AUC、PR曲线等决策树，ID3、C4.5、CART决策树，随机森林、Adaboost、GBDT决策树，XGBoost、LightGBM逻辑回归，L1L2正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1

lym94·2023-12-18 14:53

Mini-Batch梯度下降

Mini-batch梯度下降是梯度下降法的一种改进版本，它通过每次迭代使用数据集的一个小批量（mini-batch）样本来更新模型参数，从而在训练过程中更加高效。

星宇星静·2023-12-18 12:21

BP神经网络

它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。

unhurried人生——冕临·2023-12-18 10:59

实验记录：模型训练时loss为INF(无穷大)

2.数值不稳定性：在某些情况下，由于数值不稳定性，梯度下降算法可能会产生非常大的梯度，从而导致损失值变得非常大。3.学习率过高：如果学习率设置得过高，梯度更新可能会变得非常大

爱编程的小金毛球球·2023-12-18 08:50

变分自编码器（VAE）初识

它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），AE（Auto-Encoder）的架构可以如下所示;记XXX为整个数据集的集合，xix_{i}xi是数据集中的一个样本。自编码

碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:38

权重衰减(Weight Decay)

一、权重衰减在深度学习中，模型的训练过程通常使用梯度下降法（或其变种）来最小化损失函数。梯度下降法的目标是找到损失函数的局部最小值，使得模型的预测能力最好。

奉系坤阀·2023-12-18 08:37

【机器学习】梯度下降法：从底层手写实现线性回归

【机器学习】Building-Linear-Regression-from-Scratch线性回归LinearRegression0.数据的导入与相关预处理0.工具函数1.批量梯度下降法BatchGradientDescent2

zhushatong·2023-12-18 08:22

Logistic Regression——逻辑回归

1.为什么需要逻辑回归在前面学习的线性回归中，我们的预测值都是任意的连续值，例如预测房价。除此之外，还有一个常见的问题就是分类问题，而逻辑回归是一个解决分类问题的模型，其预测值是离散的。

搁浅丶.·2023-12-18 07:15

Support Vector Machine(SVM)——支持向量机

1.从逻辑回归到SVM回顾一下逻辑回归的模型然后经过sigmoid函数得到预测y=1的概率，sigmoid函数如下图对于单个样本来说损失函数如下当一个输入的真实标签为1时，损失函数就只剩，如左图所示,我们想要让

搁浅丶.·2023-12-18 07:05

为什么梯度是上升方向，梯度下降要取负？

讨论这个问题是很容易忽略，也就一个负号的问题，大多是记下来，但是确实也一个搞不懂的问题。方向导数简单说明方向导数，毕竟梯度与方向导数是有关系的。上图lll对xxx,yyy的偏导，分别在xxx和yyy的方向上，两偏导线垂直映射到绿色线方向上，再求和就是绿色线向量长度； θ=0θ=0θ=0时，也就是绿色线和灰色线重合，也就是梯度方向上的最大方向导数。梯度方向为何是上升方向这个示例函数是f(x

明天,今天,此时·2023-12-18 07:05

机器学习之回归算法-逻辑回归

一、概述1.1、概念是一种名为“回归”的线性分类器，是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。1.2、按预测标签的数据类型分连续型变量：通过线性回归方程z，线性回归使用输入的特征矩阵X来输出一组连续型的标签值y_pred，以完成各种预测连续型变量的任务（比如预测产品销量，预测股价等等）离散型变量：通过Sigmoid函数变换，线性回归方程z变换为g(z)，使得模型的值分布在(0

辣椒种子·2023-12-18 04:45

梯度下降实战（优化）

批量梯度下降(BGD)导入包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#

阿龙的代码在报错·2023-12-18 01:17

BGD 实战

梯度下降方法2.1、三种梯度下降不同梯度下降分三类：批量梯度下降BGD（BatchGradientDescent）、小批量梯度下降MBGD（Mini-BatchGradientDescent）、随机梯度下降

阿龙的代码在报错·2023-12-18 01:16

机器学习--归一化处理

归一化归一化的目的归一化的一个目的是，使得梯度下降在不同维度θ\thetaθ参数（不同数量级）上，可以步调一致协同的进行梯度下降。

阿龙的代码在报错·2023-12-18 01:40

深度学习基础篇之Batch_Size

对于小数据集而言，可以采用全数据集，训练稳定，都是整体的梯度下降方向，但是不同的梯度值差别较大，难以获得一个全局学

qq_45692660·2023-12-18 00:59

度量深度学习模型深度的方法

第一种方式基于评估架构所需执行的顺序指令的数目，深度取决于我们视为计算的步骤如下图所示：左边我们把乘法、加法、Sigmoid函数作为一个计算步骤，那么左图模型的深度为3；右边我们将左图的步骤视为一个整体逻辑回归

月光_a126·2023-12-17 20:03

机器学习笔记

关键词：数据模型预测2.机器学习算法分类2.1监督学习数据集有标签监督学习三要素：模型算法策略2.1.1分类classification离散型数据常用算法：Knn，朴素贝叶斯，svm，决策树与随机森林，逻辑回归

偏偏偏执先生·2023-12-17 17:40

逻辑回归正则化

逻辑回归正则化在处理具有多个特征且特征可能共线性（即特征之间高度相关）的数据集特别有用。下面用一个例子说明什么是正则化：假设你在厨房准备一顿饭，你的目标是做出美味又不过分油腻的菜肴。

ShawnWeasley·2023-12-17 17:46

逻辑回归原理及代码

逻辑回归原理线性回归主要用于预测连续的数值输出，基于线性关系模型，其目标是最小化实际值和预测值之间的差异。

ShawnWeasley·2023-12-17 17:45

逻辑回归代价函数

逻辑回归的代价函数通常使用交叉熵损失来定义。这种损失函数非常适合于二元分类问题。本篇来推导一下逻辑回归的代价函数。

ShawnWeasley·2023-12-17 17:14

深度神经网络中的激活函数

简介线性模型是机器学习领域中最基本也是最重要的工具，以逻辑回归和线性回归为例；在真实情况中，我们往往会遇到线性不可分问题（例如XOR异或函数），需要非线性变换对数据的分布进行重新映射。

nlpming·2023-12-16 20:06

FM因子分解机的原理、公式推导、Python实现和应用

1、FM模型能够解决冷启动问题吗，为什么？FM（FactorizationMachines）模型在一定程度上可以缓解冷启动问题，尤其是在推荐系统等应用中。冷启动问题通常指的是在系统初始阶段或者对于新用户/新物品时，缺乏足够的历史数据来做出准确的预测或推荐。FM模型的优势在于它能够学习到数据中的隐含因子，并且能够在用户和物品之间建模交叉特征。这使得在冷启动情况下，即使没有足够的用户或物品历史交互信息

Wzideng·2023-12-16 19:43

机器学习笔记 - 了解学习率对神经网络性能的影响

一、简述深度学习神经网络使用随机梯度下降优化算法进行训练。学习率是一个超参数，它控制每次更新模型权重时响应估计误差而改变模型的程度。

坐望云起·2023-12-16 14:33

函数图形渐近线分析

文章目录曲线的渐近线水平和垂直渐近线斜渐近线斜渐近线公式推导简便方法确定斜渐近线(一次多项式化方法)例曲线的渐近线渐近线综合了极限和函数图形的知识,尤其是斜渐近线水平和垂直渐近线若点MMM沿曲线y=f(

xuchaoxin1375·2023-12-16 11:03

【深度学习】机器学习概述（二）优化算法之梯度下降法（批量BGD、随机SGD、小批量）

文章目录一、基本概念二、机器学习的三要素1.模型a.线性模型b.非线性模型2.学习准则a.损失函数b.风险最小化准则3.优化机器学习问题转化成为一个最优化问题a.参数与超参数b.梯度下降法梯度下降法的迭代公式具体的参数更新公式学习率的选择

QomolangmaH·2023-12-16 08:10

Course3-Week2-推荐系统

虎慕·2023-12-16 01:44

十大机器学习算法

20181214373学院：广研院【原文链接】MachineLearning:十大机器学习算法-知乎(zhihu.com)【嵌牛导读】本文对基础的机器学习算法做了一个简单介绍【嵌牛鼻子】线性回归支持向量机k-近邻逻辑回归决策树

哦O·2023-12-15 23:32

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