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逻辑回归梯度下降公式推导
西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小
localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和,若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”:以一定的概率接受比当前解更差的结果,有助于“跳出”局部极小使用随机
梯度下降
遗传算法
lestat_black
·
2024-02-12 11:32
西瓜书
机器学习
机器学习入门之基础概念及线性回归
任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理,学习正态分布,学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数,泰勒展开推导
梯度下降
公式写出
梯度下降
的代码学习
StarCoder_Yue
·
2024-02-12 11:01
算法
机器学习
学习笔记
机器学习
线性回归
正则化
人工智能
算法数学
机器学习40讲学习笔记-18 从全局到局部:核技巧
这部分的推导过程在https://blog.csdn.net/bohu83/article/details/114198931我首先要吐槽下,对于小白很难掌握这块,因为数学
公式推导
要求较高。
bohu83
·
2024-02-12 11:01
NLP
机器学习
[机器学习]全局最小与局部最小
每次迭代计算误差函数在当前点的梯度,然后根据梯度确定搜索方向:负梯度方向是函数值下降最快的方向,因此
梯度下降
法就是沿着负梯度方向搜索最优解。
3points
·
2024-02-12 11:01
机器学习
机器学习
人工智能
算法
机器学习之局部最优和全局最优
面试:你能解释一下
梯度下降
法及其在寻找全局最优解时的局限性吗?
梯度下降
法通过迭代沿着目标函数的负梯度方向更新参数,以寻找最小值。局限性:它可能会陷入局部
华农DrLai
·
2024-02-12 11:29
机器学习
人工智能
深度学习
Python概率建模算法和图示
要点Python朴素贝叶斯分类器解释概率学习示例Python概率论,衡量一个或多个变量相互依赖性,从数据中学习概率模型参数,贝叶斯决策论,信息论,线性代数和优化Python线性判别分析分类模型,
逻辑回归
亚图跨际
·
2024-02-12 09:26
数学
机器学习
Python
python
算法
概率建模
统计
R语言
逻辑回归
、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760原文出处:拓端数据部落公众号概述:众所周知,心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用,尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病(例如心脏病)的存在或不存在方面发挥重要作用。如果能提前准确预测这些信息,可以为医生提供
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2024-02-11 18:20
数据挖掘深度学习人工智能算法
datawhale 10月学习——树模型与集成学习:梯度提升树
前情回顾决策树CART树的实现集成模式两种并行集成的树模型AdaBoost结论速递本次学习了GBDT,首先了解了用于回归的GBDT,将损失使用
梯度下降
法进行减小;用于分类的GBDT要稍微复杂一些,需要对分类损失进行定义
SheltonXiao
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2024-02-11 14:39
学习
集成学习
机器学习
决策树
机器学习复习(8)——
逻辑回归
目录逻辑函数(LogisticFunction)
逻辑回归
模型的假设函数从
逻辑回归
模型转换到最大似然函数过程最大似然函数方法
梯度下降
逻辑函数(LogisticFunction)首先,逻辑函数,也称为Sigmoid
不会写代码!!
·
2024-02-11 07:47
人工智能
机器学习复习
Python学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
机器学习2---
逻辑回归
(基础准备)
逻辑回归
是基于线性回归是直线分的也可以做多分类##数学基础importnumpyasnpnp.pi#三角函数np.sin()np.cos()np.tan()#指数y=3**x#对数np.log10(10
pyniu
·
2024-02-11 06:40
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
机器学习2--
逻辑回归
(案列)
糖尿病数据线性回归预测importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_diabetesdiabetes=load_diabetes()data=diabetes['data']target=diabetes['target']feature_names=diabete
pyniu
·
2024-02-11 06:10
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
深度学习入门--参数的优化算法
1.
梯度下降
法(GradientDescent)
梯度下降
法的计算过程就是沿
梯度下降
的方向求解极小值,也可以沿梯度上升方向求解最大值。
我只钓小鱼
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2024-02-11 03:53
深度学习
机器学习各种算法汇总模板
机器学习算法模板包含了KNN,线性回归,
逻辑回归
,朴素贝叶斯,决策树,支持向量机,随机森林,kmeans,集成算法各种算法,特征工程,评估方式任你选择!!!
怎么菜成这样
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2024-02-10 22:28
机器学习
机器学习
python
算法
随机森林
支持向量机
快速了解机器学习中过采样(SMOTE)问题
当我们创建一个
逻辑回归
模型时,往往会遇到这样一个问题,那就是两类标签的数量相差非常大,可能达到几十万甚至上百万,导致创建的模型往往不是很准确。那么怎样才能避免或者是尽量减小误差呢?
AI_dataloads
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2024-02-10 19:26
机器学习
人工智能
深度学习视频详解
梯度下降
,神经网络如何学习|深度学习什么是反向传播反向传播演算【订阅】机器学习AI玩游戏
大囚长
·
2024-02-10 14:50
科技前沿
如何入行人工智能
对于监督学习,我们需要熟悉线性回归、
逻辑回归
、决策树、随机森林和支持向量
科联学妹
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2024-02-10 06:54
人工智能
Buck
公式推导
过程
Boost
公式推导
及实验验证》,在我看来,Buck与boost是完全类似的,明白一个,另外一个也就明白了。不过后来还是陆续有粉丝问我有没有buck,那么今天就来推导下buck的公式。
硬件工程师炼成之路
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2024-02-10 06:19
硬件
硬件思维
buck
开关电源
公式推导
开关电源计算公式
dcdc
深度学习为什么需要suffle,xgb为什么不需要shuffle?
因为深度学习的优化方法是随机
梯度下降
,每次只需要考虑一个batch的数据,也就是每次的“视野”只能看到这一批数据,而不是全局的数据。是一种“流式学习”。
fengyuzhou
·
2024-02-10 06:08
Tensorflow2.0 对自己的图片数据集进行分类
文章目录项目介绍数据集网络模型代码实现1、导入需要的库2、定义图像加载和预处理函数3、定义构造Dataset数据集函数4、构造Dataset数据集5、构建网络6、初始化优化器和损失函数7、定义损失函数8、定义
梯度下降
函数
cofisher
·
2024-02-09 19:30
python
深度学习
PHM项目实战--建模篇
tensorflow
python
深度学习
吴恩达机器学习笔记(2)
一.
逻辑回归
1.什么是
逻辑回归
?
逻辑回归
是一种预测变量为离散值0或1情况下的分类问题,在
逻辑回归
中,假设函数。2.模型描述在假设函数中,,为实数,为Sigmoid函数,也叫Logistic函数。
python小白22
·
2024-02-09 18:11
BP神经网络风速预测
它基于
梯度下降
算法,通过反向传播误差来更新神经网络中的权重和偏差,以达到优化网络和提高预测准确性的目的。
MATLAB代码顾问
·
2024-02-09 18:55
神经网络
人工智能
深度学习
优化|复杂度分析——用于凸约束非凸优化问题的光滑化近似点增广拉格朗日算法
1.简介对于无约束的非凸优化问题,算法复杂度的下界为Ω(1/ϵ2)\Omega(1/\epsilon^2)Ω(1/ϵ2);在目标函数光滑时,这个下界可以通过标准
梯度下降
算法来取到.对于带约束的非凸优化问题
运筹OR帷幄
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2024-02-09 08:36
算法
机器学习
人工智能
机器学习-
逻辑回归
LogisticRegreession
逻辑回归
:解决分类问题
逻辑回归
既可以看做是回归算法,也可以看做是分类算法通常作为分类算法用,只可以解决二分类问题Sigmoid函数importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefsigmoid
小旺不正经
·
2024-02-09 06:19
人工智能
机器学习
逻辑回归
人工智能
[leedcode]刷题有感--动态规划入门及思路模板
2、确定本题目的递推公式3、初始化dp[]数组4、确定数组遍历顺序5、利用初始化后的dp数组结合递推
公式推导
dp数组,看是否符合题意要求二、题目示例1、斐波那契数列--一维动态规划斐波那契数列斐波那契数
给我杯冰美式
·
2024-02-09 05:52
动态规划
算法
深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法
深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机
梯度下降
SGDAdam牛顿法DL
Chealkeo
·
2024-02-08 23:33
DL-def
自然语言处理
深度学习
神经网络
【机器学习】单变量线性回归
文章目录线性回归模型(linearregressionmodel)损失/代价函数(costfunction)——均方误差(meansquarederror)
梯度下降
算法(gradientdescentalgorithm
Mount256
·
2024-02-08 07:35
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
神经网络激活函数的选择
这里我们讲下面几种常见激活函数,Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU,图像如下:Sigmoid函数在
逻辑回归
中常用Sigmoid作为激活函数定义
Peyzhang
·
2024-02-08 06:37
神经网络
深度学习
图解机器学习 | 朴素贝叶斯算法详解
在机器学习中如KNN、
逻辑回归
、决策树等模型都是判别方法,也就是直接学习出特征输出YYY和特征XXX之间的关系(决策函数Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X)或者条件分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X
Dashesand
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2024-02-08 03:22
机器学习
算法
人工智能
Python 机器学习 特征预处理
这一步骤对于许多机器学习算法特别重要,尤其是那些基于距离的算法(如K-近邻)和
梯度下降
法(如线性回归、
逻辑回归
、神经网络)。1)最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特
weixin_42098295
·
2024-02-08 01:41
python
机器学习
开发语言
机器学习-
梯度下降
法
不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用:最小化一个损失函数梯度上升法:最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点解决方法:多次运行,随机化初始点
梯度下降
法的初始点也是一个超参数代码演示
小旺不正经
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2024-02-07 11:56
人工智能
机器学习
人工智能
python
PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍
这个模块提供了多种常用的优化器(Optimizer),如SGD(随机
梯度下降
)、Adam、Adagrad等,这些优化器能够自动根据计算出的梯度更新模型参数。
科学禅道
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2024-02-07 10:05
PyTorch
pytorch
算法
深度学习
解释性AI(XAI)技术和方法
金融风控:
逻辑回归
模型应用于信贷审批时,系数权重揭示了哪些客户特征对违约概率的影响最大。例如,高负债与低收入的组合可能具有很高的风险权重,从而影响最终的贷款决策。
李建军
·
2024-02-07 09:00
软件使用
人工智能
机器学习算法之
逻辑回归
算法(Logistic Regression)
逻辑回归
算法是一种用于分类问题的经典机器学习算法。虽然它的名字中带有“回归”,但实际上
逻辑回归
用于解决分类问题,特别是二分类问题。
迎风斯黄
·
2024-02-07 04:37
数学建模美赛
机器学习
算法
回归
多变量
梯度下降
(Gradient Descent for Multiple Variables)
多变量线性回归的批量
梯度下降
算法为:image即:image求导数后得到:imageimage.png我们开始随机选择一系列的参数值,计算所有的预测结果后,再给所有的参数一
东京的雨不会淋湿首尔
·
2024-02-07 01:36
数据无量纲化 学习(1):三种常用数据缩放方法的对比:StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler
在以梯度和矩阵为核心的算法中,譬如
逻辑回归
,支持向量机,神经网络,无量纲化可以加快求解速度;在距离类模型,譬如K近邻,KMeans聚类中,无量纲化可以帮我们提升模型精度,避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响
Tony Einstein
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2024-02-06 22:03
特征工程
机器学习
python
算法
特征工程
数据标准化
【深度学习】loss与梯度与交叉熵的关系
以下是loss与梯度之间的关系:1.
梯度下降
:
梯度下降
是一种优化算法,用于逐步调整模型参数,以最小化损失函数。在每次迭代中,
梯度下降
根据损失函数的梯度来更新模
sdbhewfoqi
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2024-02-06 19:25
深度学习
深度学习
人工智能
图文解读:推荐算法架构——精排
文章目录导语一、整体架构二、样本三、特征(一)主要有哪些特征(二)怎么处理特征四、模型(一)精排模型发展历程——线性模型CF协同过滤类LR
逻辑回归
类多模型融合GBDT+LR(二)精排模型发展历程——深度模型
云深处见晓
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2024-02-06 19:24
笔记
算法
数据结构
推荐算法
R语言阈值效应函数cut.tab2.0版发布(支持线性回归、
逻辑回归
、cox回归,自定义拐点)
阈值效应和饱和效应是剂量-反应关系中常见的两种现象。阈值效应是指当某种物质的剂量达到一定高度时,才会对生物体产生影响,而低于这个剂量则不会产生影响。饱和效应是指当某种物质的剂量达到一定高度后,其影响不再随剂量的增加而增加,即产生饱和现象。这两种效应在药物、毒物、营养物质等剂量-反应关系中都有应用。接下来聊聊RCS阈值函数是干什么用的,随便抓一篇论文给大家看看,粉丝发给我的。L-shapedasso
天桥下的卖艺者
·
2024-02-06 12:44
R语言
我写的R包
回归
r语言
线性回归
机器学习系列6-
逻辑回归
重点:1.
逻辑回归
模型会生成概率。2.对数损失是
逻辑回归
的损失函数。3.
逻辑回归
被许多从业者广泛使用。#1.
逻辑回归
:计算概率**许多问题需要将概率估算值作为输出。
逻辑回归
是一种非常高的概率计算机制。
喜乐00
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2024-02-06 07:22
机器学习
逻辑回归
人工智能
数据结构|对称矩阵压缩存储的下标
公式推导
|如何求对称矩阵压缩存储对应的一维数组下标
因为考试的时候可能会给很多情况的变式题,所以要会推导而不是背公式,情况变了,公式就不管用了。行优先、只存储主对角线+下三角区:矩阵下标ai,j(i>=j)->一维数组下标B[k]按照行优先的原则,确定ai,j是一维数组中B[k]中的第几个元素i是行数,j是列数ai,j在第i行,由上图可知,第i行有i个元素;ai,j在第j列,也可以理解为在第i行的弟j个位置。所以,ai,j**元素的前面一共有的元素
01红C
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2024-02-06 07:18
数据结构
矩阵
线性代数
算法
从 0 开始机器学习 - 手把手用 Python 实现
梯度下降
法!
机器学习课程也上了一段时间了,今天就带大家从0开始手把手用Python实现第一个机器学习算法:单变量
梯度下降
(GradientDescent)!我们从一个小例子开始一步步学习这个经典的算法。
登龙zZ
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2024-02-06 02:04
GBDT,XGBOOST
1.简介gbdt全称
梯度下降
树,在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一,在前几年深度学习还没有大行其道之前,gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个,一是效果确实挺不错。
Liam_ml
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2024-02-05 23:02
机器学习
逻辑回归
模型训练与超参数调优 ##3
文章目录@[TOC]基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)
逻辑回归
模型训练
逻辑回归
的超参数调优基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)数据预处理部分可见:机器学习数据预处理方法
恒c
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2024-02-05 22:41
机器学习
逻辑回归
人工智能
人工智能福利站,初识人工智能,机器学习,第三课
22.什么是
逻辑回归
?23.什么
普修罗双战士
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2024-02-05 19:14
人工智能专栏
人工智能
机器学习
初识人工智能,一文读懂机器学习之
逻辑回归
知识文集(5)
作者简介,普修罗双战士,一直追求不断学习和成长,在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知
普修罗双战士
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2024-02-05 19:43
人工智能专栏
人工智能
机器学习
逻辑回归
Momentum and NAG
我们知道,一般的
梯度下降
,是没有这一项的,有了这一项之后,的更新和前一次更新的路径有关,使得每一次更新的方向不会出现剧烈变化,所以这种方法在函数分布呈梭子状的时候非常有效。
馒头and花卷
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2024-02-05 16:31
机器学习 | 掌握
逻辑回归
在实践中的应用
目录初识
逻辑回归
逻辑回归
实操分类评估方法初识
逻辑回归
逻辑回归
(LogisticRegression)是机器学习中的一种分类模型,
逻辑回归
是一种分类算法,虽然名字中带有回归,但是它与回归之间有一定的联系。
亦世凡华、
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2024-02-05 14:51
#
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
经验分享
数据分析
机器学习 -
梯度下降
场景上一章学习了代价函数,在机器学习中,代价模型是用于衡量模型预测值与真实值之间的差异的函数。它是优化算法的核心,目标是通过调整模型的参数来最小化代价模型的值,从而使模型的预测结果更接近真实值。常见的代价模型是均方误差(MeanSquaredError,MSE),它衡量了模型预测值与真实值之间的平方差的平均值。上一章曾经简单得用它预测过房价,MSE可以表示为:J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(h
北堂飘霜
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2024-02-05 13:43
python
AI
机器学习
人工智能
(4)【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-回归、分类模型汇总
线性回归、
逻辑回归
算法应用请参考:https://codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621https://codeknight.blog.csdn.net
代码骑士
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2024-02-05 13:59
#
python
数据分析
回归
机器学习优化过程中的各种
梯度下降
方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)
机器学习优化过程中的各种
梯度下降
方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)实际上,优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法,其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种
bj_yoga
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2024-02-05 12:59
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