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逻辑回归梯度下降公式推导
深度学习-随机
梯度下降
在训练过程中使用随机
梯度下降
,但没有解释它为什么起作用。为了澄清这一点,将继续更详细地说明随机
梯度下降
(stochasticgradientdescent)。
白云如幻
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2024-02-05 12:10
PyTorch
深度学习
机器学习
算法
人工智能
(阅读笔记)SecureML: A System for Scalable Privacy-Preserving Machine Learning
基础知识线性回归模型,值连续,损失函数多选择最小欧式距离计算;
逻辑回归
模型,二分类任务,值离散,损失函数多选择交叉熵计算;神经网络模
你看见的我
·
2024-02-05 10:27
安全学习
特征缩放和交叉验证法随笔
特征缩放和交叉验证法因为特征间数据取值范围相差过大,就会造成
梯度下降
会走的很远。这样优化时间比较长而且可能造成错误路径。
zidea
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2024-02-05 05:37
ASM-HEMT模型中漏极电流
公式推导
主要公式用单个数字表示,如(1)。公式中物理量的再详细表达式加点表示,如(1.1),以此类推。Id=WLμeffCg(Vgo−ψm+Vth)ψds(1)I_d=\frac{W}{L}\mu_{eff}C_g(V_{go}-\psi_m+V_{th})\psi_{ds}(1)Id=LWμeffCg(Vgo−ψm+Vth)ψds(1)W和L分别是栅宽和栅长μeff\mu_{eff}μeff是有效载流子
幻象空间的十三楼
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2024-02-04 23:08
ASM-HEMT
器件建模
动手学深度学习v2-基础优化方法-笔记
最常见的算法——
梯度下降
当一个模型没有显示解的时候,该怎么办呢?
Alkali!
·
2024-02-04 19:07
深度学习/机器学习入门
深度学习
基础优化算法
梯度下降
机器学习6-
逻辑回归
逻辑回归
是机器学习中一种常用于二分类问题的监督学习算法。虽然名字中包含“回归”,但实际上它用于分类任务,特别是对于输出为两个类别的情况。
dracularking
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2024-02-04 09:09
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
机器学习:Softmax回归(Python)
logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""
逻辑回归
捕捉一只Diu
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2024-02-04 04:27
机器学习
回归
python
笔记
西瓜书学习笔记——低维嵌入(
公式推导
+举例应用)
文章目录算法介绍实验分析算法介绍低维嵌入(Low-DimensionalEmbedding)是一种降低高维数据维度的技术,目的是在保留数据特征的同时减少数据的复杂性。这种技术常用于可视化、特征学习、以及数据压缩等领域。低维嵌入的目标是将高维数据映射到一个低维空间,以便更好地理解和可视化数据。在kkk近邻学习中,随着数据维度的增加,样本之间的距离变得更加稀疏,导致KNN算法性能下降。这是因为在高维空
Nie同学
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2024-02-04 01:13
机器学习
学习
笔记
机器学习
西瓜书学习笔记——核化线性降维(
公式推导
+举例应用)
文章目录算法介绍实验分析算法介绍核化线性降维是一种使用核方法(KernelMethods)来进行降维的技术。在传统的线性降维方法中,例如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA),数据被映射到一个低维线性子空间中。而核化线性降维则通过使用核技巧,将数据映射到一个非线性的低维空间中。核技巧的核心思想是通过一个非线性映射将原始数据转换到一个高维的特征空间,然后在该特征空间中应用线性降维方法。这种映射
Nie同学
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2024-02-04 01:13
机器学习
学习
笔记
机器学习
西瓜书学习笔记——k近邻学习(
公式推导
+举例应用)
文章目录算法介绍实验分析算法介绍K最近邻(K-NearestNeighbors,KNN)是一种常用的监督学习算法,用于分类和回归任务。该算法基于一个简单的思想:如果一个样本在特征空间中的kkk个最近邻居中的大多数属于某个类别,那么该样本很可能属于这个类别。KNN算法不涉及模型的训练阶段,而是在预测时进行计算。以下是KNN算法的基本步骤:选择K值:首先,确定用于决策的邻居数量K。K的选择会影响算法的
Nie同学
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2024-02-04 01:42
机器学习
学习
笔记
机器学习
西瓜书学习笔记——主成分分析(
公式推导
+举例应用)
文章目录算法介绍实验分析算法介绍主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的降维技术,用于在高维数据中发现最重要的特征或主成分。PCA的目标是通过线性变换将原始数据转换成一组新的特征,这些新特征被称为主成分,它们是原始特征的线性组合。对于一个正交属性空间(各个属性之间是线性无关的)中的样本点,存在以下两个性质的超平面可对所有样本点进行恰当的表达:最近重构性
Nie同学
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2024-02-04 01:09
机器学习
学习
笔记
机器学习
降维
人工智能深度学习发展历程-纪年录
时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机
梯度下降
1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络,序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001
犟小孩
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2024-02-03 19:37
技术文档
计算机视觉
[Python] 什么是
逻辑回归
模型?使用scikit-learn中的LogisticRegression来解决乳腺癌数据集上的二分类问题
什么是线性回归和
逻辑回归
?线性回归是一种用于解决回归问题的统计模型。它通过建立自变量(或特征)与因变量之间的线性关系来预测连续数值的输出。
老狼IT工作室
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2024-02-03 18:12
机器学习
python
python
逻辑回归
scikit-learn
回归问题总结(
梯度下降
、线性回归、
逻辑回归
、源码、正则化)
原文地址:http://blog.csdn.net/gumpeng/article/details/51191376最近,应妹子要求,对回归问题进行了总结。网上相关资料很多,主要是针对AndrewNg的在线课程写的笔记,但大部分都讲得不清晰。这篇博客不能算是原创,主要是将我认为比较好的博客做了汇总,按照我觉得比较容易看懂的方式进行排版。希望能对大家有帮助。有兴趣的同学也可以根据文章最后的参考文献,
菜鸟的翅膀
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2024-02-03 17:32
机器学习与数据挖掘
数据挖掘
源码
神经网络梯度是什么意思,神经网络中
梯度下降
法
梯度下降
算法是指什么神经网络谷歌人工智能写作项目:小发猫对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中哪种
梯度下降
方法最好还有很多,一步正割算法,拟牛顿算法,量化共轭梯度法,弹性
梯度下降
法等等rfid。
「已注销」
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2024-02-03 15:16
神经网络
机器学习
深度学习
吴恩达深度学习笔记(15)-浅层神经网络之神经网络概述
之前我们讨论了
逻辑回归
,我们了解了
极客Array
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2024-02-03 08:27
白铁时代 —— (监督学习)原理推导
来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4
逻辑回归
模型&最大熵模型
逻辑回归
最大熵模型最优化
人生简洁之道
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2024-02-03 07:46
2020年
-
面试笔记
人工智能
时间序列预测 —— TCN模型
本文将介绍TCN模型的理论基础、
公式推导
、优缺点,并通过Python实现TCN的单步预测和多步
Persist_Zhang
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2024-02-03 06:55
Python
数据分析
传感数据
深度学习
cnn
神经网络
机器学习_12_
梯度下降
法、拉格朗日、KKT
文章目录1
梯度下降
法1.1导数、梯度1.2
梯度下降
法1.3
梯度下降
法的优化思想1.4
梯度下降
法的调优策略1.5BGD、SGD、MBGD1.5.1BGD、SGD、MBGD的区别2有约束的最优化问题3拉格朗日乘子法
少云清
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2024-02-03 06:23
机器学习
机器学习
人工智能
拉格朗日
梯度下降
KKT
最大熵阈值python_李航统计学习方法(六)----逻辑斯谛回归与最大熵模型
文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种
梯度下降
最优化算法,并制作了可视化动画。针对最大熵,提供一份简明的GIS最优化算法实现,并注解了一个IIS最优化算法的Java实现。
weixin_39669638
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2024-02-03 06:20
最大熵阈值python
CS229-DAY2:
梯度下降
(Gradient Descent)
我们使用训练数据让机器去训练,无论结果是什么,我们会得到一个模型(或好或坏),那么
梯度下降
算法就是用来对这个模型来进行优化的。
shyayaya
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2024-02-03 01:44
推荐收藏!算法工程师面试常考的手撕面试题!
如果你对这些感兴趣,可以文末找我们交流手撕numpy写线性回归的随机
梯度下降
(stochasticgradientdescent,SGD)在每次更新时用1个样本,可以看到多了随机两个字,随机也就是说我们用样本中的一个例子来近似我所有的样本
Python算法实战
·
2024-02-03 01:43
算法面试宝典
算法
面试
职场和发展
深度学习
人工智能
大模型
2018-12-06
梯度下降
- 学习率
如何选择学习率以确保
梯度下降
工作正常?一般有两种办法:调试
梯度下降
。在x轴上绘制具有迭代次数的图。绘制成本函数,J(θ)超过
梯度下降
的迭代次数。如果J(θ)增加,那么你可能需要减少α。自动收敛测试。
奈何qiao
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2024-02-02 20:38
java移位运算 cpu gpu_ND4J求多元线性回归以及GPU和CPU计算性能对比
上一篇博客《
梯度下降
法求多元线性回归及Java实现》简单了介绍了
梯度下降
法,并用Java实现了一个
梯度下降
法求回归的例子。
zhuyuejituan
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2024-02-02 19:13
java移位运算
cpu
gpu
CS229第五课——支持向量机
CS229第五课支持向量机1间隔2符号3函数间隔与几何间隔4最优间隔分类器5拉格朗日对偶法6最优间隔分类器7核方法支持向量机1间隔首先考虑
逻辑回归
模型hθ(x)=11+exp(−θTx)h_{\theta
sxx01
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2024-02-02 15:50
CS229
机器学习
【吴恩达深度学习】— 参数、超参数、正则化
比如算法中的learningrate(学习率)、iterations(
梯度下降
法循环的数量)、L(隐藏层数目)、(隐藏层单元数目)、choiceofactivationfunction(激活函数的选择)
Sunflow007
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2024-02-02 13:58
XAI Explainable AI 模型可解释性(1)
总的来说:常规的模型解释的核心思路:想办法使用一系列可解释的模型对复杂模型做解释,可解释的模型比如线性回归、
逻辑回归
、决策树等三个层面:算法透明度——模型细节、全局可
Li_yi_chao
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2024-02-02 12:24
小翊总结
神经网络
新书速览|Python数据科学应用从入门到精通
系统教授数据科学与Python实战,涵盖线性回归、
逻辑回归
、决策树、随机森林、神经网本书内容随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展,数据科学在各行各业得到广泛的应用。
全栈开发圈
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2024-02-02 12:47
python
算法
一文讲透神经网络的激活函数
拟合效果的好坏取决于数据质量及模型的结构,像
逻辑回归
、感知机等线性模型的拟合能力是有限的,连xor函数都拟合不了,那神经网络模型结构中提升拟合能力的关键是什么呢?
算法进阶
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2024-02-02 11:43
决策树
通常决策树学习包括三个步骤:特征选择、决策树的生成和决策树的修剪优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理
逻辑回归
等不能解决的非线性特征数据缺点:可能
陨星落云
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2024-02-02 09:44
神经网络的权重是什么?
所以才会有
梯度下降
的概念,
梯度下降
是什么?
conch0329
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2024-02-02 09:15
神经网络
人工智能
深度学习
神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归 笔记
Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归,也称为多类
逻辑回归
砍树+c+v
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2024-02-02 09:14
深度学习
神经网络
pytorch
人工智能
python
回归
笔记
深度学习优化器
2、常见优化器2.1.批量
梯度下降
法BGD(BatchGradientDescent)2.1.1、BGD表示BGD采用整个训练集的数据来计算costfunction对参数的梯度:假设要学习训练的模型参数为
Maann
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2024-02-02 09:42
深度学习
深度学习
人工智能
算法
岭回归
公式推导
对于最小二乘问题加入常数项,令变量代换,可以写成其中θ是拟合系数。加入常数项,同时,希望拟合参数θ尽可能小,以降低预测值的敏感程度,可得:注:结合起来理解:目标函数是一个凸函数,对目标函数求导,导数等于0的点是最优点:注意:岭回归的推导与介绍,比较全面:https://www.jianshu.com/p/1677d27e08a7
吐泡泡的柠檬
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2024-02-02 05:16
回归
python 机器学习XGBoost,SVM图像分类与数据预测分析
文章目录0前言+【机器学习】基于
逻辑回归
,LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于
逻辑回归
的分类预测+1
逻辑回归
的介绍和应用+1.1
逻辑回归
的介绍+1.2
逻辑回归
的应用2.Demo实践+Step1
Jackie_AI
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2024-02-01 23:04
机器学习
python
支持向量机
详解谱聚类算法理论基础
本文不含大量数学公式,但严格按照算法的原理讲解,比较适合初学者阅读,相信等读者基本了解算法的原理后再看数学
公式推导
效果会更好。
This_chao
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2024-02-01 13:46
机器学习
聚类
【深度学习: C-统计量】C-统计量:定义、示例、权重和显著性
c统计量(有时称为“一致性”统计量或c指数)是对
逻辑回归
模型中二元结果的拟合优度的度量。
jcfszxc
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2024-02-01 11:32
深度学习知识专栏
深度学习
人工智能
[机器学习]LFM
梯度下降
算法
一.LFM
梯度下降
算法2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportpandasaspd#1.数据准备#评分矩阵RR=np.array([[4,0,2,0,1],[0,2,3,0,0
不知迷踪
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2024-02-01 10:46
机器学习
机器学习
算法
人工智能
LFM梯度下降
resNet
网络结构突破1000层,但BN成功避免了梯度消失或梯度爆炸的问题(丢弃了droupout)梯度消失/爆炸:a=g(w*x+b),对于激活函数sigmoid,若每一层w>E,则最终z=w*x+b会过大,从而导致
梯度下降
的步长变得很小
哇哇哇哇池
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2024-02-01 08:40
九天毕昇(井盖识别)打榜赛
计算机视觉
梯度下降
法解决2D映射3D
本人只是业余人士,无意间发现的方法,发出来共同学习1.数据准备这部分不是文章重点,就写随意点了这块不详细说,总之现在手上有相机内外参数、一个折线在三维空间的坐标、该折线在2张2D图中的坐标(测试数据是由3D到2D映射得到)。内外参先进行合并,得到点云坐标系到像素坐标系的4*4仿射变换矩阵transform_matrix_list=[]forcincamera_config:#外参,4*4矩阵c_e
Sprite.Nym
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2024-02-01 08:35
python
吴恩达机器学习- 正则化
过拟合和欠拟合定义和形态解决方法减少特征值数量正则化正则化惩罚θ系数线性回归正则化
逻辑回归
正则化
YANWeichuan
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2024-02-01 03:40
重庆二手房数据爬取与分析实现
为了找出影响房价的变量特征,将研究通过
逻辑回归
进行建模分析,为接下来的房价预测提供依据。
叫我:松哥
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2024-01-31 18:00
python
信息可视化
数据分析
爬虫
数据挖掘
机器学习模型预测贷款审批
喜欢本专栏的小伙伴,请多多支持专栏案例:机器学习案例机器学习(一):线性回归之最小二乘法机器学习(二):线性回归之
梯度下降
法机器学习(三):基于线性回归对
i阿极
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2024-01-31 13:33
机器学习
机器学习
人工智能
python
随机森林
sklearn
机器学习和深度学习中的normalization(归一化)
归一化对于优化算法(如
梯度下降
),以及能够有效地训练深度学习网络是非常重要的。
实名吃香菜
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2024-01-31 12:18
深度学习
机器学习
深度学习
人工智能
【机器学习】常见算法详解第2篇:KNN之kd树介绍(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
程序员一诺
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2024-01-31 12:45
python笔记
人工智能
机器学习
机器学习
算法
人工智能
机器学习入门笔记06:
逻辑回归
逻辑回归
学习
逻辑回归
原理实现代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
劳斯Laus
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2024-01-31 08:05
机器学习:Logistic回归(Python)
)logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""
逻辑回归
捕捉一只Diu
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2024-01-31 07:56
机器学习
python
人工智能
笔记
逻辑回归
奠定基础:用于机器学习的微积分、数学和线性代数
梯度下降
是一种广泛使用的优化算法,它依赖于函数的导数
无水先生
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2024-01-31 07:54
AI数学原理
人工智能
机器学习
线性代数
人工智能
【2019-03-16】神经网络简单认识和应用
神经网络如何通过反向传播与
梯度下降
进行学习(1)初识神经网络加载Keras中的MNIST数据集fromkeras.datasetsimportmnist(train_images,train_labels
BigBigFlower
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2024-01-31 04:02
《数据结构与算法之美》22——递归树
前言在排序那一节里,讲到排序时,利用递推
公式推导
时间复杂度来求解归并排序、快速排序的时间复杂度,但有些情况,例如快速排序的平均时间复杂度,利用递推公式,会涉及很复杂的数据推导。
大杂草
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2024-01-31 04:13
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