逻辑回归梯度下降公式推导第3页

机器学习训练营逻辑回归分类预测学习笔记

#1.学习知识点概要1.1逻辑回归1.2python的逻辑回归实现#2.学习内容主要学习了逻辑回归的基本公式和概念，然后实践了逻辑回归的简单应用（以iris数据库为例子）。内容比较简单之前都有接触过。

咩神烦·2024-02-19 19:04

【机器学习笔记】3 逻辑回归

分类问题分类问题监督学习最主要的类型，主要特征是标签离散，逻辑回归是解决分类问题的常见算法，输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次，步骤

RIKI_1·2024-02-19 19:02

机器学习技法笔记5：Kernel 逻辑回归

5-1Soft-MarginSVMasRegularizedModel前面几篇：机器学习技法笔记1：线性SVM机器学习技法笔记2：SVM的对偶形式机器学习技法笔记3：KernelSVM机器学习技法笔记4：SoftMarginSVM上节课我们主要介绍了Soft-MarginSVM，即如果允许有分类错误的点存在，那么在原来的Hard-MarginSVM中添加新的惩罚因子C，修正原来的公式，得到新的αn

wang_buaa·2024-02-19 19:49

【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

·2024-02-19 18:51

【吴恩达·机器学习】第二章：单变量线性回归模型（代价函数、梯度下降、学习率、batch）

博主简介：努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页：@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人，不是不落泪的人，而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合，从而加深自己对知识的理解，也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达

Yaoyao2024·2024-02-19 14:41

Pytorch-SGD算法解析

肆十二·2024-02-19 14:10

AI算法初识之分类汇总

以下是一些主要的分类方式及相应的代表性算法：1.按照学习类型-**监督学习**：-线性回归（LinearRegression）-逻辑回归（LogisticRegression）-决策树（DecisionTree

初心不忘产学研·2024-02-19 14:32

【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇：KNN算法计算过程（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

·2024-02-19 10:29

证明逻辑回归的目标函数是凸函数

证明逻辑回归的目标函数是凸函数参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76639936假设有训练数据D={(x1,y1),...,(xn,yn)}D=\{(\mathbf{x}_

Longlongaaago·2024-02-15 07:06

数字PID算法基础

1、公式推导PID控制算法在连续时间序列下的公式如下：对连续

alex1801·2024-02-15 03:26

如何使用pytorch自动求梯度

构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。

浩波的笔记·2024-02-14 23:47

吴恩达机器学习—大规模机器学习

学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。

魏清宇·2024-02-14 21:14

逻辑回归以及pytorch实现

1.逻辑回归常常被当作二分类问题。

o0Orange·2024-02-14 16:23

多元分类及其pytorch实现

相比起逻辑回归的二分类，多元分类使用softmax来替代了sigmoid，假如需要分k类，那么应该有k个输入值1...k，然后输出k个概率，且概率之和为1。

o0Orange·2024-02-14 16:23

线性回归原理与python实现

线性回归原理：在一堆散点中xiyi，拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数：y=w1x+w0误差函数：MSE（均方误差）L（w1,w0）=Σ（yi-y）^2优化方法：梯度下降，autograd，反向传播

o0Orange·2024-02-14 16:22

GiantPandaCV | 一文弄懂 Diffusion Model

原文链接：一文弄懂DiffusionModel0前言最近AI绘图非常的火，其背后用到的核心技术之一就是DiffusionModel（扩散模型），虽然想要完全弄懂DiffusionModel和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识

双木的木·2024-02-14 15:07

通过指数拟合获取平均增长率

公式推导令为下降比例，且假设，则由泰勒展开公式忽略高阶无穷小项o(a)，可知从而图中公式为：这里的x就是上述推导时的t，对应的，，解释

热爱生活的大川·2024-02-14 15:52

学习：StatQuest-逻辑回归

前言逻辑回归的底层是由线性回归所支撑的,它所用于将线性模型转换为概率模型进行分类:图1图2图3图2是计算逻辑回归事件概率图3计算odds和事件概率逻辑回归逻辑回归强调的是一种分类image.png由这个图上

小潤澤·2024-02-14 11:49

2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论

主要推导了一个公式推导MLE与LSE.jpeg即用极大似然估计（MLE）的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的，这一点我觉得很神奇。

小郑的学习笔记·2024-02-13 19:11

GBDT算法的升级--XGBoost与LightGBM算法

本文同样不涉及公式推导及代码，对于GBDT算法的学习可以参考前面的文章GBDT算法原理，这里不再讲述GBDT，只讲述XGBoost与LightGBM算法原理下面推荐两篇写得最权威最官方(没有之一)的文档参考文档

CquptDJ·2024-02-13 14:52

机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战

逻辑回归在机器学习领域，逻辑回归是一个广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同，逻辑回归用于预测离散的类别标签，可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.5 总结

In[53]np.save('w.npy',net.w)np.save('b.npy',net.b)总结本节我们详细介绍了如何使用Numpy实现梯度下降算法，构建并训练了一个简单的线性模型实现波士顿房价预测

软工菜鸡·2024-02-13 06:36

R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况

最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。

拓端研究室·2024-02-13 00:03

优化梯度下降算法

文章目录OptimizationproblemNormalizinginputsvanishing/explodinggradientsweightinitializegradientcheckNumericalapproximationgradcheckOptimizealgorithmmini-bachgradientmini-batchsizeexponentialweightedavera

stoAir·2024-02-12 14:58

Week10

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学

kidling_G·2024-02-12 14:29

C语言经典算法之逻辑回归算法

B.简介在C语言中实现逻辑回归算法，我们需要构建一个模型来预测二元分类问题的概率，并使用梯度下降或其他优化方法找到最佳的模型参数。一代码实现以下

JJJ69·2024-02-12 13:33

梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？

链接：https://www.zhihu.com/question/68109802编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：夕小瑶https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/263503269反对回答区中一部分称“模型收敛于鞍点”的回答。当然也有的大牛可以一针见血，那我就对这个问题多展开一下吧，让鲜血流的更猛烈一些。（害怕.jpg）

woshicver·2024-02-12 11:34

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

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

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

[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

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

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

·2024-02-11 18:20

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·2024-02-11 14:39

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

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

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·2024-02-11 03:53

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·2024-02-10 22:28

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·2024-02-10 19:26

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

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·2024-02-10 06:54

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·2024-02-10 06:19

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

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

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·2024-02-09 08:36

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

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