逻辑回归梯度下降公式推导

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

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

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·2024-01-28 13:59

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

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

[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

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

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

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

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

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

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

【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

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

Pyspark分类--LogisticRegression

LogisticRegression：逻辑回归分类classpyspark.ml.classification.LogisticRegression(featuresCol=‘features’,labelCol
Gadaite·2024-01-27 14:53

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

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

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

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·2024-01-27 14:48

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·2024-01-27 10:41

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。
三三木木七·2024-01-27 10:39

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

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

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·2024-01-27 07:20

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

逻辑回归模型

1概述逻辑斯蒂回归，虽然这个算法从名字上来看，是回归算法，但其实际上是一个分类算法。逻辑斯蒂回归模型最早应用于种群生态学，但由于其优秀的性质，对于我们的分类问题，即已知许多特征x，希望通过这些特征预测出label，就是类别的标签，对于二分类问题，标签只有两个，这里记做0和1（有的记做+1和-1）。对于x，我们希望用一个模型，最终综合起所有的特征x，然后得到一个待判决的数值，要想判断具体属于哪一类，
豪_34bf·2024-01-26 12:42

可解释性AI （Explainable Artificial Intelligence，XAI）

传统的机器学习算法（如决策树、逻辑回归等）通常可以提供一定程度的解释性，因为它们的决策过程相对简单和
csdn_aspnet·2024-01-26 11:35

机器学习的精髓-梯度下降算法

目1.梯度下降算法2.梯度下降求解3.总结1.梯度下降算法梯度下降算法是一种优化算法，用于最小化函数的数值方法。它通过沿着函数梯度的反方向来更新参数，以逐步减小函数值。
wyw0000·2024-01-26 11:13

MZI 与 MI 光波导的透射率计算

的透射率计算公式不包含吸收和散射的透射率包含吸收和散射时的透射率MI推荐阅读MZIandMIOpticalWaveguide(马赫曾德与迈克尔逊光波导)正文MZI的透射率计算公式不包含吸收和散射的透射率从MZI的公式推导中我们知道如果入射场的强度为
勤奋的大熊猫·2024-01-26 09:35

支持向量机(Support Vector Machines)

与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称SVM，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式，我们从优化目标开始。那么，我们开始学习这个算法。
Ezio的学习之旅·2024-01-26 06:46

支持向量机(Support Vector Machines)（需要优化）

与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称SVM，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。
清☆茶·2024-01-26 06:24

【Kaggle】泰坦尼克号生存预测 Titanic

文章目录前言案例背景数据集介绍加载数据集探索性数据分析（EDA）可视化特征和目标值之间关系缺失值分析数据预处理数据清洗缺失值处理去除噪声并且规范化文本内容数据转换数据划分建模逻辑回归模型决策分类树模型随机森林模型梯度提升树模型预测
撕得失败的标签·2024-01-26 04:24

CS229 Week3 罗杰斯特回归&正则化

:2017-03-2618:40:21categories:ML/CS229mathjax:truetags:[MachineLearning,CS229]第三周6LogisticRegression逻辑回归
gb_QA_log·2024-01-26 03:22

Multilevel Modeling Using R 第八章

这一章主要讲述了如何将逻辑回归于多层次模型进行有机结合MultilevelGeneralizedLinearModel简单介绍一下数据，该数据的响应变量是一个二分类变量，即数学成绩的好与坏，而响应变量项为性别
小潤澤·2024-01-26 01:21

金融评分卡项目—9.违约预测模型的后续工作

实时计算2.非实时计算3.拒绝推断四、申请评分卡的使用1.授信额度2.利率定价金融评分卡项目—6.互联网金融业贷款申请评分卡介绍金融评分卡项目—7.申请评分卡中的数据预处理和特征衍生金融评分卡项目—8.逻辑回归模型在申请评分卡中的应用一
哎呦-_-不错·2024-01-26 01:32

基于中文垃圾短信数据集的经典文本分类算法实现

本文基于中文垃圾短信数据集，分别对比了朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林、SVM、LSTM、BiLSTM、BERT七种文本分类算法的垃圾短信分类效果。
fufufunny·2024-01-25 22:54

《速通机器学习》-逻辑回归

（由于知乎平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）线性回归是指特征x通过模型运算得到预测值y^'。在理论上，y^'的取值范围是(-∞,+∞)，即y^'可以是任何值，例如销量、价格、负债等。在回归任务中，有一类特殊场景值得注意，就是预测概率。概率可用于解决分类问题。在这类场景中，模型的输出是输入样本属于某个类别的概率。例如，输入的是用户消费习惯和商品特征等信息，
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》-因子分解模型

（由于平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）4.1基本原理和特征交叉4.1.1基本原理逻辑回归简单实用，没有复杂的数值运算，非常适合在对性能要求较高的场景中进行在线预测
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》- 经典分类模型

（由于平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）5.1支持向量机5.1.1支持向量机的基本原理通过前面的学习我们知道，逻辑回归其实就是在平面上通过画直线进行二分类，其学习过程就是通过梯度下降法在训练数据中寻找分类线
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取

本书从传统的机器学习，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习，到前沿的深度学习和神经网络，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，对人工智能技术进行零基础讲解，内容涵盖数学原理、公式推导
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练吗?

BP神经网络（误差反传网络）实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过负梯度下降算法，利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法。其训练过程包括正向传播和反向传播两个阶段。
小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:24

Pytorch 实现强化学习策略梯度Reinforce算法

一、公式推导这里参考邱锡鹏大佬的《神经网络与深度学习》第三章进阶模型部分，链接《神经网络与深度学习》。
爱喝咖啡的加菲猫·2024-01-25 14:31

深入浅出特征工程 – 基于 OpenMLDB 的实践指南（上）

大家对模型一定很了解，平时也是接触的最多的，比如从经典的逻辑回归、决策树模型，到近几年大火的深度学习模型，都是聚焦于如何开发高质量的模型。对于特征工程，可能大家相对关注较少。
第四范式开发者社区·2024-01-25 10:01

TensorFlow基础——常用函数（四）

函数training()通过梯度下降法为最小化损失函数增加了相关的优化操作，在训练过程中，先实例
weixin_30492601·2024-01-25 08:22

机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化

一、二次代价函数1.形式：其中，C为代价函数，X表示样本，Y表示实际值，a表示输出值，n为样本总数2.利用梯度下降法调整权值参数大小，推导过程如下图所示：根据结果可得，权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比
WUWEILINCX123890·2024-01-25 08:19

Tensorflow 中的损失函数 —— loss 专题汇总

一、处理回归问题1.tf.losses.mean_squared_error：均方根误差（MSE）——回归问题中最常用的损失函数优点是便于梯度下降，误差大时下降快，误差小时下降慢，有利于函数收敛。
WitsMakeMen·2024-01-25 08:47

机器学习核心算法

目录逻辑回归算法原理决策树决策树算法概述树的组成决策树的训练与测试切分特征衡量标准--熵信息增益决策树构造实例连续值问题解决预剪枝方法分类与回归问题解决决策树解决分类问题步骤决策树解决回归问题步骤决策树代码实例集成算法
llovew.·2024-01-25 07:51

【机器学习300问】16、逻辑回归模型实现分类的原理？

在上一篇文章中，我初步介绍了什么是逻辑回归模型，从它能解决什么问题开始介绍，并讲到了它长什么样子的。如果有需要的小伙伴可以回顾一下，链接我放在下面啦：【机器学习300问】15、什么是逻辑回归模型？
小oo呆·2024-01-25 07:47
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