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逻辑回归梯度下降公式推导
逻辑回归
与感知机详解
一
逻辑回归
采用log函数作为代价函数1用于二分类问题2cost成本函数定义3求最小值,链式求导法则4
梯度下降
法5结构图表示二感知机样本点到超平面距离法1线性二分类问题2点到直线距离3更新w和b参数4算法流程
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)
·
2024-01-30 23:24
AI深度学习理论与实践研究
人工智能
算法
西瓜书学习笔记——层次聚类(
公式推导
+举例应用)
文章目录算法介绍实验分析算法介绍层次聚类是一种将数据集划分为层次结构的聚类方法。它主要有两种策略:自底向上和自顶向下。其中AGNES算法是一种自底向上聚类算法,用于将数据集划分为层次结构的聚类。算法的基本思想是从每个数据点开始,逐步合并最相似的簇,直到形成一个包含所有数据点的大簇。这个过程被反复执行,构建出一个层次化的聚类结构。这其中的关键就是如何计算聚类簇之间的距离。但实际上,每个簇都是一个集合
Nie同学
·
2024-01-30 16:25
机器学习
学习
笔记
聚类
机器学习2-简单的二分类问题
分析:这是一个简单的二分类问题,使用
逻辑回归
模型。
dracularking
·
2024-01-30 16:39
机器学习
机器学习
分类
人工智能
python
牛客周赛round30D题讲解(
公式推导
)
写的时候题目理解错了(*/ω\*)登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网#includeusingll=longlong;intmain(){std::ios::sync_with_stdio(false);std::cin.tie(nullptr);llx,y,l,r;std::cin>>x>>y>>l>>r;//计算最大公约数lld=std::gcd(x,y);//x除以最大公约数x/=d;/
Colinnian
·
2024-01-30 12:37
题目讲解
c++
西瓜书学习笔记——密度聚类(
公式推导
+举例应用)
文章目录算法介绍实验分析算法介绍密度聚类是一种无监督学习的聚类方法,其目标是根据数据点的密度分布将它们分组成不同的簇。与传统的基于距离的聚类方法(如K均值)不同,密度聚类方法不需要预先指定簇的数量,而是通过发现数据点周围的密度高度来确定簇的形状和大小。我们基于DBSCAN算法来实现密度聚类。DBSCAN是基于一组邻域参数(ϵ,MinPts)(\epsilon,MinPts)(ϵ,MinPts)来刻
Nie同学
·
2024-01-30 07:33
机器学习
学习
笔记
聚类
机器学习:正则化(Python)
regularization_linear_regression.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassRegularizationLinearRegression:"""线性回归+正则化,
梯度下降
法
捕捉一只Diu
·
2024-01-30 07:56
机器学习
python
笔记
线性回归
机器学习-
逻辑回归
【手撕】
逻辑回归
在模式识别问题中,所输出的结果是分类,比如是否是猫,这时候无法通过简单的线性回归来实现问题。
alstonlou
·
2024-01-30 06:10
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
C++ 数论相关题目:卡特兰数应用、快速幂求组合数。满足条件的01序列
数据范围1≤n≤105输入样例:3输出样例:5上述描述了本题的
公式推导
,最终也就是求一个卡特兰数。本题中,求逆元取模的是一个质数,可以用快速幂来求,如果不
伏城无嗔
·
2024-01-29 23:50
数论
力扣
算法笔记
c++
算法
用R绘制二元
逻辑回归
的ROC曲线的教程一
我很少用R绘制回归模型的ROC,这个用spss就可以实现的蛮好,还有graphpad挺好的,用R的话受限有点多,需要自己去添加函数丰富图片信息或者更改图片的信息,有些大佬的命令复制出来,总好像不是自己心中的那个。但,有,总比咩有强Mydata<-read.csv(file.choose(),header=TRUE,fileEncoding="GBK")#读取文件df<-as.data.frame(
宽嘴鱼汤
·
2024-01-29 14:34
r语言
逻辑回归
开发语言
[机器学习]简单线性回归——
梯度下降
法
一.
梯度下降
法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据(data.csv)points=np.genfromtxt
不知迷踪
·
2024-01-29 12:07
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
梯度下降
PINN物理信息网络 | 全局自适应物理信息神经网络SA-PINN
在之前的方法中,独立开发的极小极大加权方案[16]与SA-PINNs最为相近,因为它也通过
梯度下降
来更新权重;然而,这些权重仍然适用于整个损失组件。
算法如诗
·
2024-01-29 11:17
物理信息网络(PINN)
神经网络
人工智能
PINN物理信息网络
1.23神经网络框架(sig函数),逆向参数调整法(
梯度下降
法,链式法则(理解,及处理多层神经网络的方式))
框架输入层隐藏层存在一个阈值,如果低于某一阈值就不激活;高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段,随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法(
梯度下降
、链式法则)调参借助两个数学方法当导数为负时,
CQU_JIAKE
·
2024-01-29 11:15
数学方法
数模
机器学习&神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
机器学习笔记(1)
逻辑回归
机器学习笔记(1)
逻辑回归
0.前言介绍
逻辑回归
,是一种二元分类算法,其主体思想还是继承了线性回归。
TheStudent_LifeLong
·
2024-01-29 09:01
机器学习笔记
机器学习
笔记
逻辑回归
机器学习_集成学习之Stacking/Blending(以预测结果作为新特征)
我的问题是,能不能集成不同类型的机器学习算法,比如随机森林、神经网络、
逻辑回归
、AdaBoost等,然后优中选优,以进一步提升性能。集成学习分为两大类同质集成,就是基模型都是通过一个基础
you_are_my_sunshine*
·
2024-01-29 08:00
机器学习
机器学习
集成学习
人工智能
【吴恩达-神经网络与深度学习】第3周:浅层神经网络
激活函数的导数神经网络的
梯度下降
法(选修)直观理解反向传播随机初始化神经网络概览右上角方括号[]里面的数字表示神经网络的层数可以把许多sigmoid单元堆叠起来形成一个神经网络:第
倏然希然_
·
2024-01-29 08:48
深度学习与神经网络
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习:
梯度下降
法
LinearRegression_GD.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLinearRegression_GradDesc:"""线性回归,
梯度下降
法求解模型系数
捕捉一只Diu
·
2024-01-29 05:17
机器学习
线性回归
笔记
NPL-FastText文本分类Bag of Tricks for Efficient Text Classification
可以在排序限制、低损失近似值下以10Min极短的时间训练出百万级的模型架构:整体与cbow类似:cbow根据上下文推测某个单词出现的最大概率对基于词袋bow的句子文本进行一个简单和有效的线性分类该分类可以选择
逻辑回归
或者
机器不能学习
·
2024-01-29 04:15
数据分析面试【机器学习】总结之-----logistic回归常见面试题整理
目录1.一句话概括
逻辑回归
2.线性回归和
逻辑回归
的区别3.
逻辑回归
的损失函数4.
逻辑回归
的求解方法5.
逻辑回归
的目的6
TIYI.DOT
·
2024-01-29 00:16
#
机器学习
机器学习
LR逻辑回归
机器学习面试
有趣的数学 了解TensorFlow的自动微分的实现
假设您定义了一个函数,并且需要计算它的偏导数和,通常用于执行
梯度下降
(或某些其他优化算法)。可用的主要选择是手动微分、有限差分近似、正向模式自动微分和反向模式自动微分。
坐望云起
·
2024-01-28 22:21
深度学习从入门到精通
有趣的数学
神经网络
人工智能
自动微分
计算图
机器学习
反向传播
链式法则
梯度下降
方法中的学习率(learning rate), 衰减因子(decay) 冲量(momentum)
https://www.jianshu.com/p/58b3fe300ecb2.https://www.jianshu.com/p/d8222a84613c学习率学习率lr(learningrate),
梯度下降
算法中迭代步长
17420
·
2024-01-28 21:04
算法
机器学习
数学
深度学习
scheduler:pytorch训练过程中自动调整learning rate
optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-3,betas=(0.9,0.99))在使用PyTorch训练神经网络时,可能需要根据情况调整学习率(learningrate)这个在
梯度下降
中的重要参数
robin_ze
·
2024-01-28 21:32
pytorch
python
深度学习
神经网络
学习速率 learning rate
学习速率的选取策略运用
梯度下降
算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率ααα:如果学习速率太小,则会使收敛过慢。
羊肉串串魅力无穷
·
2024-01-28 21:31
机器学习
-
深度学习
求 逆矩阵
公式推导
求逆矩阵
公式推导
[用余子式、代数余子式和伴随来求逆矩阵](https://www.shuxuele.com/algebra/matrix-inverse-minors-cofactors-adjugate.html
comedate
·
2024-01-28 21:52
技术分享
线性代数
矩阵论
逆矩阵求解
算法
算法模型之回归模型(岭回归Ridge)
线性回归:1.假设模型线性模型和线性关系是不同的,线性关系一定是线性模型,而线性模型不一定是线性关系2.优化算法正规方程正规方程可以比作成一个天才,只需要一次就可以求出各种权重和偏置
梯度下降
梯度下降
算法可以比作一个勤奋努力的普通人
rookie-rookie-lu
·
2024-01-28 17:26
机器学习
回归
机器学习
线性回归
python
sklearn
算法学习系列(二十九):裴蜀定理、扩展欧几里得算法
目录引言一、裴蜀定理二、扩展欧几里得算法模板三、
公式推导
四、例题1.扩展欧几里得算法模板题2.线性同余方程引言这个扩展欧几里得算法用的还是比较多的,而且也很实用,话不多说直接开始吧。
lijiachang030718
·
2024-01-28 14:58
算法
算法
学习
模电专题-全差分运放
想要掌握差放,上面的所有
公式推导
最好自己都能做一
南山维拉
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2024-01-28 13:59
模拟电子
嵌入式硬件
AI数学基础23——Adam=Momentum+RMSprop
动量
梯度下降
法详细展示了如何优化神经网络的训练速度,尽可能减少抖动,以最快速度找到代价函数的最小值。
LabVIEW_Python
·
2024-01-28 13:37
最优化方法之
梯度下降
法和牛顿法
最常见的最优化方法有
梯度下降
法、牛顿法。最优化方法:最优化方法,即寻找函数极值点的数值方法。
thatway1989
·
2024-01-28 12:00
算法分析
机器学习
深度学习
线性代数
卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、TSP问题知识点回顾
所以在代码初始化的时候要先初始化状态真实值和后验误差协方差矩阵主要可参考博客一文看懂卡尔曼滤波(附全网最详细
公式推导
)-知乎其它博客
竹叶青lvye
·
2024-01-28 12:57
程序员的数学
卡尔曼滤波
隐马尔可夫模型
动态规划
粒子滤波
[笔记]深度学习入门 基于Python的理论与实现(六)
,这个过程叫最优化_(optimization_),但是由于神经网络的参数空间复杂,所以很难求最优解.前几章,我们使用参数的梯度,沿梯度的反向更新参数,重复多次,从而逐渐靠近最优参数,这个过程称为随机
梯度下降
飞鸟malred
·
2024-01-28 10:02
ai
笔记
深度学习
python
初识人工智能,一文读懂机器学习之
逻辑回归
知识文集(6)
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
·
2024-01-28 10:23
人工智能专栏
人工智能
机器学习
逻辑回归
深度学习|6.1 小批量
梯度下降
把大数据集分成多批数据,每批数据分别计算他们的损失(可以并发处理,从而节省运行时间),最后将其取平均,作为整体的结果,然后参与到
梯度下降
的环节中去。
晓源Galois
·
2024-01-28 09:51
深度学习
深度学习
处理多维特征的输入
文章目录回顾多维向量的
逻辑回归
Mini-Batch神经网络构建模型1.数据准备2.定义模型3.构建损失函数和优化器4.训练完整代码练习回顾之前学习的分类和回归任务都是由x、y组成的数据集,但是我们的输入都是一维向量
chairon
·
2024-01-28 08:28
PyTorch深度学习实践
pytorch
深度学习
python
西瓜书学习笔记——原型聚类(
公式推导
+举例应用)
文章目录k均值算法算法介绍实验分析学习向量量化(LVQ)算法介绍实验分析高斯混合聚类算法介绍实验分析总结k均值算法算法介绍给定样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m\}D={x1,x2,...,xm},k均值算法针对聚类算法所得簇划分C={C1,C2,...,Ck}\mathcal{C}=\{C_1,C_2,...,C_k\}C={C1,C2,...,Ck}最
Nie同学
·
2024-01-28 07:18
机器学习
学习
笔记
聚类
强化学习原理python篇02——贝尔曼
公式推导
和求解
强化学习原理python篇02——贝尔曼公式概念bootstrapping(自举法)statevalue贝尔曼公式(BellmanEquation)贝尔曼公式以及python实现解法1——解析解解法2——迭代法atcionvalueRef本章全篇参考赵世钰老师的教材Mathmatical-Foundation-of-Reinforcement-LearningStateValuesandBellm
WuRobb
·
2024-01-28 06:42
强化学习
python
开发语言
Logistics
逻辑回归
概念
1.sigmoid函数
逻辑回归
算法的拟合函数,叫做sigmoid函数:函数图像如下(百度图片搜到的图):sigmoid函数是一个s形曲线,就像是阶跃函数的温和版,阶跃函数在0和1之间是突然的起跳,而sigmoid
紫色蜘蛛爬啊爬
·
2024-01-28 01:35
数据分析
机器学习
数据分析
概率论
逻辑回归
【MAC】Multi-Level Monte Carlo Actor-Critic阅读笔记
提出的背景:现有的强化学习方法在后端使用的是stochasticgradientdescent(随机
梯度下降
),基
酸酸甜甜我最爱
·
2024-01-27 21:41
论文
代码学习
笔记
边缘计算卸载算法--CD
梯度下降
梯度下降
卸载算法背景:我实现该算法是在边缘计算单个工作流任务环境中,下面可以看到此背景下的java代码实现。此处假设我们的工作流任务中只有3个任务节点(构成一个有向无环图),下面基于此假设分析算法。
achu19
·
2024-01-27 17:18
边缘计算
边缘计算
Pyspark分类--LogisticRegression
LogisticRegression:
逻辑回归
分类classpyspark.ml.classification.LogisticRegression(featuresCol=‘features’,labelCol
Gadaite
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2024-01-27 14:53
ML基础
分类
机器学习
人工智能
深度学习 Day 4.2 Logistic Regression——Discriminative Model
目录1.FunctionSet设定公式2.GoodnessofaFunction损失函数3.Findthebestfunction
梯度下降
4.为何判断logisticregression模型的好坏,用交叉熵而不是
闻.铃
·
2024-01-27 14:22
深度学习
python
深度学习
人工智能
sklearn
逻辑回归
(Logistic Regression)多分类问题
文章目录步骤建立模型预处理训练测试+评价模型多次划分训练集、测试集训练结果步骤建立模型classsklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',*,dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state
Yvesx
·
2024-01-27 14:50
sklearn
逻辑回归
python
机器学习
深度学习
深度学习之反向传播
为什么需要使用反向传播对于简单的模型我们可以用解析式求出它的损失函数的梯度,例如,其损失函数的梯度就是,我们可以通过我们的数学知识很容易就得到其损失函数的梯度,继而进行使用
梯度下降
算法是参数(权重)更新
丘小羽
·
2024-01-27 14:50
pytorch
深度学习
人工智能
深度学习分类问题之Logistic Regression
逻辑回归
模型,虽然名字是回归,但是是解决分类问题。在线性回归里面,我们根据有效信息,预测下一个由已知信息得到的数值,叫做回归问题,但是在机器学习里面,常见的是分类问题。
丘小羽
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2024-01-27 14:48
pytorch
深度学习
分类
人工智能
大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)
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,如果我们的学习算法需要有20次迭代,这便已经是非常大的计算代价。
清☆茶
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2024-01-27 10:41
机器学习
人工智能
深度学习
机器学习--基础概念(二)
以下是一些常见的分类算法:
逻辑回归
(LogisticRegression):用于二分类问题,通过逻辑函数将输入映射到0和1之间的概率。
三三木木七
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2024-01-27 10:39
#
机器学习
机器学习
人工智能
多类分类实战
在本练习中,您要实现根据
逻辑回归
和神经网络来识别手写的数字的功能二、多类分类数据集说明本次我们的数据集包含5000个手写数字的训练示例,数据格式为mat,mat格式意味着数据被保存为矩阵格式,而不是像csv
时间邮递员
·
2024-01-27 07:01
机器学习
机器学习
逻辑回归
神经网络进一步学习
代价函数首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法:假设神经网络的训练样本有m个,每个包含一组输入x和一组输出y,L表示神经网络层数,表示该层的神经元个数,将神经网络的分类定义为两种情况:二类分类和多类分类二类分类:K类分类:,表示分到第i类回顾
逻辑回归
问题中我们的代价函数为
时间邮递员
·
2024-01-27 07:21
机器学习
神经网络
学习
人工智能
看书笔记【R语言数据分析项目精解:理论、方法、实战 8】
看书笔记——R语言Chapter8从数据中寻找优质用户8.1项目背景、目标和方案8.1.1项目背景8.1.2项目目标8.1.3项目方案8.2项目技术理论简介8.2.1
逻辑回归
的基本概念8.2.2建模流程
小胡涂记
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2024-01-27 07:20
R语言资料实现
笔记
r语言
数据分析
机器学习:Sigmoid函数及Logistic回归模型
sigmoid函数是一个有着优美S形曲线的双弯曲数学函数,其在
逻辑回归
、人工神经网络中有着广泛的应用(sigmoid:adj.乙状结肠的;C形的;S形的n.S状弯曲)。
Doawen
·
2024-01-27 04:49
学习笔记-李沐动手学深度学习(二)(08-09、线性回归、优化算法、
梯度下降
、Softmax回归、损失函数、图片分类)
总结以_结尾的方法,好像是原位替换(即原地修改,就地修改变量)如fill_()感恩的心:(沐神的直播环境)08-线性回归+基础优化算法引言(如何在美国买房)根据现在行情预测房价线性回归(简化模型)、线性模型、神经网络b为偏差扩展到一般化线性模型每个箭头代表一个权重当层单层神经网络原因:不看输出层,将权重层和input放一起带权重的层只有一层【书中】衡量预估质量1/2是为了求导时把2消去线性回归(求
kgbkqLjm
·
2024-01-26 17:59
李沐动手学深度学习
算法
回归
学习
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