逻辑回归梯度下降公式推导

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·2024-02-02 19:13

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
sxx01·2024-02-02 15:50

【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）
Sunflow007·2024-02-02 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·2024-02-02 12:24

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·2024-02-02 12:47

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·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·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？
conch0329·2024-02-02 09:15

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·2024-02-02 09:14

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·2024-02-02 09:42

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·2024-02-02 05:16

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·2024-02-01 23:04

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·2024-02-01 13:46

【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·2024-02-01 11:32

[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·2024-02-01 10:46

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·2024-02-01 08:40

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·2024-02-01 08:35

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·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·2024-01-31 18:00

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·2024-01-31 13:33

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·2024-01-31 12:18

【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·2024-01-31 12:45

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·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·2024-01-31 07:56

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·2024-01-31 07:54

【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·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·2024-01-31 04:13

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

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

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

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：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-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

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

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

[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

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

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

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_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

【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

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

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

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

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

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

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

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
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他