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逻辑回归梯度下降公式推导
【机器学习300问】9、
梯度下降
是用来干嘛的?
其实我首先得知道
梯度下降
是什么,也就它的定义。其次我得了解它具体用在什么地方,也就是使用场景。最后才是这个问题,
梯度下降
有什么用?怎么用?所以我按照这个思路给大家讲讲我自己是怎么理解
梯度下降
的。
小oo呆
·
2024-01-18 08:37
【机器学习】
机器学习
人工智能
【机器学习300问】10、学习率设置过大或过小对训练有何影响?
先来复习一下
梯度下降
算法,在每次迭代过程中,算法计算目标函数关于当前参数值的梯度(即函数在该点的斜率或方向导数向量),然后沿着梯度的反方向移动一定的步长。更新规则可以表示为:其中:θ表示模型参数。
小oo呆
·
2024-01-18 07:12
【机器学习】
学习
机器学习
批量归一化和层归一化
如果将输入序列的每一维数值进行归一化,使其在一定范围之内,比如000和111之间,可以加快基于
梯度下降
的学习的收敛速度原因:
梯度下降
以相同的学习率对每一维进行最小化,如果取值范围差异很大,学习就很难在各个维度上同时收敛
bulingg
·
2024-01-18 04:51
算法工程师
人工智能
深度学习
神经网络
优化算法,理解指数加权平均
在做mini-batch
梯度下降
的时候,梯度的表现是这样的,image.png。如果通过指数加权平均使得梯度计算的时候更加平滑,但是整体趋势还是往函数收敛的方向走。运行效率就会增加。
lanughing
·
2024-01-18 03:55
CMA-ES 算法初探
1进化算法在学习最优模型参数的时候,
梯度下降
并不是唯一的选择。在我们不知道目标函数的精确解析或者不能直接计算梯度的情况下,进化算法是有效的。
UQI-LIUWJ
·
2024-01-18 02:47
演化学习
机器学习
算法
人工智能
矩阵
常见的机器学习算法代码及其Python代码
监督式学习的例子有:线性回归、决策树、随机森林算法、最近邻算法、
逻辑回归
等。非监督式学习算法这类算法没有任何目标
中年猿人
·
2024-01-18 01:00
机器学习
python
算法
【计算机网络】【Python】【练习题】【新加坡南洋理工大学】【Computer Control Network】
(1)、
公式推导
过程(手写):(2)将计算过程转化为Python代码:importmathdeffact(n):ifn==0:return1returnn*fact(n-1)p_bar=0foriinrange
不是AI
·
2024-01-18 00:18
网络技术
python
计算机网络
python
算法
风控实战-卡方分箱计算IV值(含代码)
卡方分箱在金融信贷风控领域是
逻辑回归
评分卡的核心,让分箱具有统计学意义(单调性)。卡方分箱在生物医药领域可以比较两种药物或两组病人是否具有显著区别。
风控小兵突击
·
2024-01-17 23:28
智能风控
python
数据挖掘
数据分析
金融
最优化 | 一维搜索与方程求根 | C++实现
文章目录参考资料前言1.二分法求根1.1[a,b]区间二分法求根1.1.1原理1.1.2C++实现1.2区间右侧无穷的二分法求根1.3求含根区间2.牛顿法求根2.1原理2.2c++实现3.
梯度下降
法求根
CHH3213
·
2024-01-17 19:47
数学
c++
最优化
一维搜索
牛顿法
最优化 | 无约束优化方法 | C++实现
文章目录参考资料1.前言2.
梯度下降
法2.1原理2.2c++实现2.3共轭梯度法3.牛顿法3.1原理3.2c++实现4.模拟退火算法4.1原理4.2c++实现5.遗传算法参考资料https://blog.csdn.net
CHH3213
·
2024-01-17 19:17
数学
c++
数学
数值分析
最优化
自适应动量因子
梯度下降
BP神经网络的人口预测
目录摘要BP神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于BP神经网络的租金预测代码下载:bp数据人口预测.rar,(代码完整,数据齐全)资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88746563效果图结果分析摘要本文总结B
神经网络机器学习智能算法画图绘图
·
2024-01-17 19:15
BP神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
人口预测
梯度下降
算法
目录回顾优化问题
梯度下降
算法梯度计算代码损失曲线图随机
梯度下降
(StochasticGradientDescent)代码比较思考:回顾对于一个学习系统来说,我们需要找到最适合数据的模型,模型有很多,需要不断尝试
chairon
·
2024-01-17 14:25
PyTorch深度学习实践
算法
python
开发语言
深度学习
pytorch
逻辑回归
(Logistic Regression)
文章目录回顾LinearRegression分类任务TheMNISTDatasetTheCIFAR-10dataset回归VS分类sigmoid函数
逻辑回归
逻辑回归
模型损失函数实现代码回顾LinearRegression
chairon
·
2024-01-17 14:24
PyTorch深度学习实践
逻辑回归
算法
机器学习
【机器学习入门】机器学习基础概念与原理
2、常见机器学习算法和模型3、使用Python编程语言进行机器学习实践4、机器学习的应用领域二、机器学习算法1、有监督学习算法(1)线性回归a.基本概念b.应用案例c.代码示例(2)
逻辑回归
a.基本概念
代码骑士
·
2024-01-17 12:10
#
机器学习
人工智能
python机器学习——分类模型评估 & 分类算法(k近邻,朴素贝叶斯,决策树,随机森林,
逻辑回归
,svm)
——文本分类实例:新闻数据分类【分类】决策树和随机森林1.决策树2.决策树的算法3.代码实现实例:泰坦尼克号预测生死【集成学习】随机森林1.集成学习2.随机森林3.学习算法4.代码实现5.优点【分类】
逻辑回归
Perley620
·
2024-01-17 10:59
python
机器学习
python
分类
决策树
随机森林
数学建模常见算法的通俗理解(更新中)
1.2.5求解C.R.值1.2.6判断一致性1.2.7计算总得分2神经网络(正向流通反向反馈,调整系数,预测结果)2.1粗浅理解2.2算法过程2.2.1划分数据集2.2.2前向传播及反向调整系数(利用
梯度下降
法
菜只因C
·
2024-01-17 09:19
数学建模
算法
实现特征缩放/归一化和标准化
什么是特征缩放特征缩放是用来标准化数据特征的范围机器学习为什么需要特征缩放在处理多维特征问题的时候,需要保证特征具有相近的尺度,这有助于
梯度下降
算法更快的收敛。
泛酸的桂花酒
·
2024-01-17 09:31
深度学习基础知识整理
这可以通过反向传播算法和
梯度下降
等优化
Do1phln
·
2024-01-17 07:01
ML
深度学习
人工智能
贝叶斯分类器(
公式推导
+举例应用)
本文将深入探讨贝叶斯分类器,首先通过详细的
公式推导
带你走进其内部
Nie同学
·
2024-01-17 03:12
机器学习
机器学习
分类
支持向量机(
公式推导
+举例应用)
文章目录引言间隔与支持向量机对偶问题(拉格朗日乘子法)SMO算法核函数软间隔与正则化软间隔正则化(罚函数法)模型的稀疏性结论实验分析引言在机器学习领域,支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种强大而广泛应用的监督学习算法。其独特的优势在于在高维空间中进行准确分类,并在处理复杂数据集时表现出色。支持向量机的核心思想是在数据点间找到一个最优的超平面,以最大化不同类别之间
Nie同学
·
2024-01-17 03:12
机器学习
支持向量机
算法
机器学习
参数优化器
前置知识:机器学习概念,线性回归,
梯度下降
待优化参数w,损失函数loss,学习率lr,每次迭代一个batch计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度:计算t时刻一阶动量mt和二阶动量Vt计算t时刻下降梯度:
惊雲浅谈天
·
2024-01-17 03:54
机器学习
机器学习
人工智能
面试必备!七大分类算法模型最全总结,内容太通透了!
文章目录
逻辑回归
核心公式优点缺点适用场景一个核心案例代码决策树核心步骤优点缺点适用场景一个核
Python数据挖掘
·
2024-01-16 22:33
深度学习
机器学习
python
分类
数据挖掘
人工智能
机器学习
算法
数据分析
python
运筹说 第103期 | 非线性规划经典例题讲解
在实际工作中,我们能发现非线性规划在经济管理中有着许多应用,本期小编选择了其中一些典型例子,包括一维搜索的两种求解方法、
梯度下降
法以及库恩塔克条件,进行详细讲解。一、一维搜索求
运筹说
·
2024-01-16 15:45
运筹学
非线性规划
经典例题
NLP 学习资源
自然语言处理经典任务|学习自然语言处理技术数据结构与算法基础|时间复杂度、空间复杂度|斐波那契数列的时间和空间复杂度|动态规划算法|经典的DP问题|练习:DP问题的代码解法|专题:时序分析中的DTW算法机器学习基础-
逻辑回归
红烧肉_2121
·
2024-01-16 11:10
深度学习面试100题(1-10)
梯度下降
算法的正确步骤是什么a.用随机值初始化权重和偏差b.把输入传入网络,得到输出值c.计算预测值和真实值之间的误差d.对每一个产生误差的神经元,调整相应的权重值以减少误差e.重复迭代,直至得到网络权重的最佳值已知
xiaoshun007~
·
2024-01-16 10:36
机器学习
深度学习
人工智能
机器学习_
梯度下降
文章目录什么是梯度
梯度下降
梯度下降
有什么用什么是梯度计算梯度向量其几何意义,就是函数变化的方向,而且是变化最快的方向。对于函数f(x),在点(xo,yo),梯度向量的方向也就是y值增加最快的方向。
you_are_my_sunshine*
·
2024-01-16 10:05
机器学习
机器学习
人工智能
从零开始训练神经网络
训练(随机
梯度下降
)我已经定义了向前和向后传递,但如何开始使用它们?我必须创建一个训练循环,并使用随机
梯度下降
(SGD)作为优化器来更新神经网络的参数。训练函数中有两个主要循环。
AI-智能
·
2024-01-16 10:42
神经网络
python
人工智能
机器学习
深度学习
使用 TensorFlow 执行
逻辑回归
创建一个包含用于定义
逻辑回归
的Python代码的JupyterNotebook,然后使用TensorFlow(tf.keras)实现它在本教程中,了解如何创建包含用于定义
逻辑回归
的Python代码的JupyterNotebook
AI-智能
·
2024-01-16 09:10
tensorflow
逻辑回归
人工智能
YOLOv8目标检测中数据集各部分的作用
这三个数据集在训练和评估过程中具有不同的作用:训练集(TrainingSet):用于模型的训练,即通过反向传播和
梯度下降
等优化算法来调整模型的权重,使其能够从数据中学到有用的特征和模式。
Asus.Blogs
·
2024-01-16 06:09
目标识别
YOLO
目标检测
人工智能
Kalman Filter in SLAM (7) ——Error-state Iterated Kalman Filter (EsIKF, 误差状态迭代卡尔曼滤波)
文章目录1.EsKF和IEKF公式回顾1.1.EsKF误差状态卡尔曼滤波方程1.2.IEKF迭代扩展卡尔曼滤波方程2.EsIKF
公式推导
2.1.预测公式2.2.校正公式2.2.1.误差状态观测方程2.2.2
Cc1924
·
2024-01-16 06:43
SLAM
机器学习
人工智能
算法
集成学习(五)Stacking
1.导言Stacking集成算法可以理解为一个两层的集成,第一层含有多个基础分类器,把预测的结果(元特征)提供给第二层,而第二层的分类器通常是
逻辑回归
,他把一层分类器的结果当作特征拟合输出预测结果。
我想要日更徽章
·
2024-01-16 04:59
机器学习笔记E4--朴素贝叶斯
按照计划今天该是整理到朴素贝叶斯了,但是线性回归的实现和
逻辑回归
都还没有完成,欠的东西越来越多。
EL33
·
2024-01-15 14:44
逻辑回归
(解决分类问题)
定义:
逻辑回归
是一种用于解决分类问题的统计学习方法。它通过对数据进行建模,预测一个事件发生的概率。
逻辑回归
通常用于二元分类问题,即将数据分为两个类别。
Visual code AlCv
·
2024-01-15 13:51
人工智能入门
逻辑回归
回归
分类
解线调频
公式推导
最近在读《雷达成像原理》书中公式没有推导,所以将一些
公式推导
记录下来,以备遗忘。公式是在word里面用unicode打的,复制网页自动加了水印,很讨厌,凑活看吧,有问题大家一起讨论。
小段同学在干甚
·
2024-01-15 08:42
信号处理
【数据预处理】什么时候需要数据归一化?
数据标准化作用:模型求解需要,归一化可以加快
梯度下降
的速度,即模型收敛速度。无量纲化避免数值问题,避免因过大或过小的异常值引发的数值问题,去除奇异样本数据导致的不良影响。
dataloading
·
2024-01-15 07:13
深度学习
均方误差(MSE)与交叉熵(CEE)的区别
mse用于线性回归,适用于预测数值,即回归问题模型;cee用于
逻辑回归
,适用于预测概率,即分类问题模型
Stefan0
·
2024-01-15 04:00
对简单
梯度下降
方法的分析总结,有关步长,梯度精度和迭代次数
对简单
梯度下降
方法的分析总结,有关步长,梯度精度和迭代次数我们对一组数据进行简单函数拟合时,会用到一种基础方法即
梯度下降
法基本原理现在我们有一组数据xi,yi,zix_i,y_i,z_ixi,yi,zi
_int_me
·
2024-01-14 20:13
机器学习
机器学习
算法
python
人工智能
相关滤波
所以kcf不仅可以用闭式解求解,也可以用
梯度下降
求解。kcf中α迭代也是用0.05的系数,很类似学习率这个东西。kcf本身的所谓缺点:边缘效应完全是由于求解需要用傅立叶变换才导致的。
AI视觉网奇
·
2024-01-14 18:05
视觉相关
Python:列表推导式、生成器、迭代器
1.列表推导式列表推导式是通过旧的列表通过
公式推导
出新的列表还有集合推导式、字典推导式,与列表推导式类似格式为:[表达式for变量in旧列表][表达式for变量in旧列表if条件]#过滤掉长度小于或等于
尔玉RGX
·
2024-01-14 14:03
工智能基础知识总结--
逻辑回归
什么是
逻辑回归
?
逻辑回归
一般指二项
逻辑回归
,是一种用于二分类的判别式模型。设输入样本为x∈Rnx\in\mathbb{R}^nx∈R
北航程序员小C
·
2024-01-14 09:20
机器学习专栏
深度学习专栏
人工智能学习专栏
逻辑回归
算法
机器学习
机器学习——向量化
对应的C++的向量化例子:线性回归算法
梯度下降
的更新规则的向量化
梯度下降
确定θ参数时,需要同时对所有的θ进行更新,θ的方程如上图所示,一般编程时可能需要写for循环,对所有的θ进行处理,如果是向量化的形式
BioLearner
·
2024-01-14 09:40
快速了解——
逻辑回归
及模型评估方法
一、
逻辑回归
应用场景:解决二分类问题1、sigmoid函数1.公式:2.作用:把(-∞,+∞)映射到(0,1)3.数学性质:单调递增函数,拐点在x=0,y=0.5的位置4.导函数公式:f′(x)=f(x
小林打怪中
·
2024-01-14 06:35
机器学习
人工智能
李沐《动手学深度学习》线性神经网络 线性回归
系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分目录系列文章一、线性回归(一)线性回归的基本元素(二)随机
梯度下降
(三)矢量化加速(实例化说明)(四
丁希希哇
·
2024-01-14 06:01
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
神经网络
线性回归
pytorch
分类方法之
逻辑回归
什么是
逻辑回归
逻辑回归
是一种用于解决分类问题的统计分析方法。它是一种广义线性模型,主要用于预测一个事件的概率。
亦旧sea
·
2024-01-14 06:20
分类
逻辑回归
数据挖掘
基于MAP算法的Turbo译码 --
公式推导
==到此为止,讲完了turbo译码器的子译码器基于MAP算法的译码过程。但在实际使用中,很少直接使用MAP算法进行译码。而是使用改进的LOG-MAP和MAX-LOG-MAP算法进行译码,因此译码的整体流程,包括外信息的计算以及先验信息的获取等。都在后续的改进算法里进行说明。==
shenyuhou
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2024-01-14 04:08
通信基带算法
数字通信
阅读量还是0,坚持
《量子力学概论》相关的
公式推导
,想必在里面也几乎没有目标读者把,在百度上也搜不到自己写的东西。算了本来的打算就是给自己看的,没人看也罢,坚持!
莎野椰
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2024-01-14 03:42
深度学习基础教程
目录预备知识基础知识(1)PyTorch基础知识(2)线性回归模型(3)
逻辑回归
模型(4)全连接神经网络预备知识requires_grad:用于指示是否需要计算相应张量的梯度。
睡不醒的毛毛虫
·
2024-01-14 02:12
pytorch
人工智能
python
深度学习笔记(三)——NN网络基础概念(神经元模型,
梯度下降
,反向传播,张量处理)
文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解,如有遗漏或错误,欢迎评论或私信指正。截图部分引用自北京大学机器学习公开课人工智能算法的主流分类首先明白一个概念,广义上的人工智能算法并不是只有MachineLearning或DeepLearning,而是一个相对的,能够使用计算机模拟人类智能在一定场景下自动实现一些功能。所以系统控制论中的很多最优控制算法同样可以称之为智能算法
絮沫
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2024-01-14 00:39
深度学习
深度学习
笔记
网络
UCB Data100:数据科学的原理和技巧:第十三章到第十五章
十三、
梯度下降
原文:GradientDescent译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0学习成果优化复杂模型识别直接微积分或几何论证无法帮助解决损失函数的情况应用
梯度下降
进行数值优化到目前为止,我们已经非常熟悉选择模型和相应损失函数的过程
绝不原创的飞龙
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2024-01-13 20:26
数据科学
python
贝叶斯优化的基本流程
1我们可以对()求导、令其一阶导数为0来求解其最小值函数()可微,且微分方程可以直接被求解2我们可以通过
梯度下降
等优化方法迭代出()的最小值函数()可微,且函数本身为凸函数3我们将全域的带入()计算出所有可能的结果
今天也要加油丫
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2024-01-13 13:39
机器学习
机器学习
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