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逻辑回归梯度下降公式推导
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
·
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
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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
·
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
·
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
什么是卡特兰数及卡特兰数
公式推导
什么是卡特兰数?明安图数,又称卡塔兰数,英文名Catalannumber,是组合数学中一个常出现于各种计数问题中的数列。以中国蒙古族数学家明安图(1692-1763)和比利时的数学家欧仁·查理·卡塔兰(1814–1894)的名字来命名,其前几项为(从第零项开始):1,1,2,5,14,42,132,429,1430,4862,…卡特兰数的几何意义简单来说,卡特兰数就是一个有规律的数列,在坐标图中可
wuxiaopengnihao1
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2024-01-13 11:19
sqlite
C++实现LeNet-5卷积神经网络
搞了好久好久,
公式推导
+网络设计就推了20多页草稿纸花了近10天程序进1k行,各种debug要人命,只能不断的单元测试+梯度检验因为C++只有加减乘除,所以对这个网络模型不能有一丝丝的模糊,每一步都要理解的很透彻挺考验能力的
一只狗20000402
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2024-01-13 10:16
AI
C++
MNIST
CNN
LeNet-5
AI
初始化网络的权重和偏置的方法有哪些?
一个好的初始化方法可以帮助加速
梯度下降
的收敛速度,减少训练时间,甚至有助于避免训练过程中的问题,比如梯度消失或梯度爆炸。
CA&AI-drugdesign
·
2024-01-13 06:46
GPT4
神经网络
人工智能
一元线性回归模型(
公式推导
+举例应用)
文章目录引言模型表达式均方误差和优化目标最小二乘法利用协方差和方差求解kkk和bbb结论实验分析引言一元线性回归是回归分析中简单而重要的一种模型,旨在找到一条直线,以最佳方式拟合输入变量与输出变量之间的关系。在这篇文章中,我们将深入探讨一元线性回归的原理及其应用。模型表达式一元线性回归模型的表达式为:f(xi)=kxi+bf(x_i)=kx_i+bf(xi)=kxi+b其中,xix_ixi为输入变
Nie同学
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2024-01-12 23:50
机器学习
线性回归
算法
回归
逻辑回归
(ROC、AUC、KS)-python实现-内含训练数据-测试数据
一、
逻辑回归
理论:关注代码上线HypothesisFunction(假设函数):1.0/(1+exp(-inX))CostFunction(代价函数):通过
梯度下降
法,求最小值。
HiBJTiger
·
2024-01-12 22:02
风控
机器学习
深度学习
人工智能
最小二乘法,极大似然估计,交叉熵
这个最小值找到了,就是相当于神经网络中和人脑中判断猫的模型最相近的那个结果了缺点:用这个作为损失函数非常麻烦,不适合
梯度下降
。
你若盛开,清风自来!
·
2024-01-12 21:38
机器学习
深度学习
人工智能
算法
【强化学习的数学原理-赵世钰】课程笔记(六)随机近似与随机
梯度下降
.说明性实例(llustrativeexamples)3.收敛性分析(Convergenceanalysis)4.在平均值估计中的应用(Applicationtomeanestimation)四.随机
梯度下降
leaf_leaves_leaf
·
2024-01-12 21:00
笔记
人工智能
机器学习
学习
深度学习剖根问底:Logistic回归和Softmax回归
1.简介
逻辑回归
和Softmax回归是两个基础的分类模型,虽然听名字以为是回归模型,但实际我觉得他们也有一定的关系。
BigCowPeking
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2024-01-12 17:57
深度学习剖根问底
Logistic
机器学习--LR
逻辑回归
与损失函数理解
损失函数(lossfunction)是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y,f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子:θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λΦ(θ)其中,前面的均
小刘鸭!
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2024-01-12 17:27
机器学习
Python
机器学习
深度学习
逻辑回归
python
人工智能
逻辑回归
、深度学习简介、反向传播
LogisticRegression
逻辑回归
模型介绍LogisticRegression虽然被称为回归,但其实际上是分类模型,并常用于二分类。
梦码城
·
2024-01-12 17:57
深度学习
深度学习
机器学习
概率论
【深度学习每日小知识】Logistic Loss
逻辑回归
逻辑回归
的损失函数线性回归的损失函数是平方损失。
jcfszxc
·
2024-01-12 16:51
深度学习术语表专栏
深度学习
逻辑回归
人工智能
【深度学习】优化器介绍
文章目录前言一、
梯度下降
法(GradientDescent)二、动量优化器(Momentum)三、自适应学习率优化器前言深度学习优化器的主要作用是通过调整模型的参数,使模型在训练数据上能够更好地拟合目标函数
行走的学习机器
·
2024-01-12 15:32
深度学习
人工智能
计算机视觉
多元线性回归模型(
公式推导
+举例应用)
文章目录引言模型表达式均方误差和优化目标最小二乘法广义线性模型范数XTX\mathbf{X^TX}XTX不是满秩情况下,回归问题的解决方案岭回归套索回归弹性网络回归(ElasticNet)XTX\mathbf{X^TX}XTX不是满秩情况下,二分类问题的解决方案对数几率回归黑塞矩阵结论实验分析(一)实验分析(二)实验分析(三)引言多元线性回归是回归分析中的一种复杂模型,它考虑了多个输入变量对输出变
Nie同学
·
2024-01-12 14:00
机器学习
线性回归
算法
回归
线性判别分析LDA((
公式推导
+举例应用))
文章目录引言模型表达式拉格朗日乘子法阈值分类器结论实验分析引言线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,简称LDA)是一种经典的监督学习算法,其主要目标是通过在降维的同时最大化类别之间的差异,为分类问题提供有效的数据表征。LDA不同于一些无监督降维方法,如主成分分析(PCA),它充分利用了类别信息,通过寻找最佳投影方向,使得不同类别的样本在降维后的空间中有最大的类间距离,
Nie同学
·
2024-01-12 14:00
机器学习
机器学习
BP神经网络(
公式推导
+举例应用)
文章目录引言M-P神经元模型激活函数多层前馈神经网络误差逆传播算法缓解过拟合化结论实验分析引言人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANNs)作为一种模拟生物神经系统的计算模型,在模式识别、数据挖掘、图像处理等领域取得了显著的成功。其中,BP神经网络(BackpropagationNeuralNetwork,BPNN)作为一种常见的前馈式神经网络,以其在模式学习和逼近函数
Nie同学
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2024-01-12 14:00
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
决策树(
公式推导
+举例应用)
文章目录引言决策树学习基本思路划分选择信息熵信息增益增益率(C4.5)基尼指数(CART)剪枝处理预剪枝(逐步构建决策树)后剪枝(先构建决策树再剪枝)连续值与缺失值处理连续值处理缺失值处理结论实验分析引言随着信息时代的发展,决策制定变得愈发复杂而关键。在众多决策支持工具中,决策树作为一种直观而强大的工具,在各个领域都得到了广泛的应用。决策树是一种基于树形结构的模型,通过一系列的决策节点和分支来模拟
Nie同学
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2024-01-12 14:56
机器学习
决策树
算法
机器学习
机器学习-0基础
、如何学1.载入数据与理解数据1.1导入数据1.2数据查看2.数据准备与特征过程1.2数据预处理-缺省值-异常值异常值:3特征工程模型与优化sklearn中模型的常用方法sklearn中的模型线性回归
逻辑回归
朴素贝叶斯算法
猿戴科
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2024-01-12 09:47
机器学习
python
人工智能
易 AI - 机器学习计算机视觉基础
原文:http://makeoptim.com/deep-learning/yiai-cv计算机视觉表达黑白图灰度图彩色图操作卷积均值滤波归一化统一量纲加速模型训练
梯度下降
GPU浮点运算小结参考链接上一篇讲解了机器学习数据集的概念以及如何收集图片数据集
CatchZeng
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2024-01-12 09:41
【手搓深度学习算法】用
逻辑回归
分类双月牙数据集-非线性数据篇
用
逻辑回归
分类-非线性数据篇前言逻辑斯蒂回归是一种广泛使用的分类方法,它是基于条件概率密度函数的最大似然估计的。它的主要思想是将输入空间划分为多个子空间,每个子空间对应一个类别。
精英的英
·
2024-01-12 08:57
天网计划
算法
深度学习
逻辑回归
【手搓深度学习算法】用
逻辑回归
分类Iris数据集-线性数据篇
用
逻辑回归
分类Iris数据集-线性数据篇前言逻辑斯蒂回归是一种广泛使用的分类方法,它是基于条件概率密度函数的最大似然估计的。它的主要思想是将输入空间划分为多个子空间,每个子空间对应一个类别。
精英的英
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2024-01-12 08:57
天网计划
算法
深度学习
逻辑回归
人工智能复习
机器学习中线性回归和
逻辑回归
:机器学习的分类:监督学习和无监督学习,半监督学习监督学习(SupervisedLearning):监督学习是一种利用带有标签(标记)的数据进行训练的机器学习方法。
丘小羽
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2024-01-11 21:04
人工智能
matlab的BP神经网络例子程序
1.BP神经网络的设计实例例1.采用动量
梯度下降
算法训练BP网络。
bluesky140
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2024-01-11 20:30
【深度学习】动手学深度学习(PyTorch版)李沐 2.4.3 梯度【
公式推导
】
2.4.3.梯度 我们可以连接一个多元函数对其所有变量的偏导数,以得到该函数的梯度(gradient)向量。具体而言,设函数f:Rn→Rf:\mathbb{R}^{n}\to\mathbb{R}f:Rn→R的输入是一个nnn维向量x⃗=[x1x2⋅⋅⋅xn]\vecx=\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\···\\x_n\end{bmatrix}x=x1x2⋅⋅⋅xn,输出是一个标
ninding
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2024-01-11 15:43
深度学习
人工智能
【Machine Learning】Optimization
本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义
梯度下降
相关部分,基本为笔者在考试前一两天所作的CheatSheet。内容较多,并不详细,主要作为复习和记忆的资料。
YiPeng_Deng
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2024-01-11 15:30
学习小计
机器学习
人工智能
总结
梯度下降
优化理论
多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准,8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、
逻辑回归
、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)
多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准,8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、
逻辑回归
、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)。
代码讲故事
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2024-01-11 11:59
机器人智慧之心
机器学习
逻辑回归
支持向量机
朴素贝叶斯
KNN
决策树
随机森林
Gradient Descent补充
1、AdaGrad在
梯度下降
法中,学习率的选择和调整是非常重要的,有时直接决定了训练的质量和收敛的速度。上图展示了学习率过大或过小会产生的问题。
单调不减
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2024-01-11 06:15
【机器学习】常见算法详解第1篇:K近邻 KNN和API使用(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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2024-01-11 02:39
人工智能
python笔记
机器学习
算法
人工智能
AlexNet论文精读
使用SGD(随机
梯度下降
)来训练,每个batch128,动量为0.9,权重衰减为0.0005(防止过拟合,
warren@伟_
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2024-01-11 02:02
经典论文笔记
人工智能
深度学习
插值、平稳假设、变异函数、基台、块金、克里格…地学计算概念及
公式推导
1引言 最近的几篇博客,分别从多光谱与高光谱遥感的实际应用出发,对影像前期处理与相关算法、反演操作等加以详细介绍。而通过遥感手段获取了丰富的各类地表信息数据后,如何对数据加以良好的数学处理与科学分析,同样是我们需要重视的问题。因此,准备由这一篇博客入手,新建一个专栏,逐篇地对地学计算方面的内容加以初步总结。 那么首先,我们就由地学计算的几个基本概念入手,对相关理论方面的内容加以一定了解。 需
疯狂学习GIS
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2024-01-11 01:06
机器学习-线性回归实践
目标:使用Sklearn、numpy模块实现展现数据预处理、线性拟合、得到拟合模型,展现预测值与目标值,展现
梯度下降
;一、导入模块importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision
Visual code AlCv
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2024-01-10 20:17
人工智能入门
线性回归
算法
回归
梯度下降
法
前言:在均方差损失函数推导中,我使用到了
梯度下降
法来优化模型,即迭代优化线性模型中的和。现在进一步了解
梯度下降
法的含义以及具体用法。
Visual code AlCv
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2024-01-10 20:46
人工智能入门
人工智能
计算机视觉
深度学习
矢量,矢量化的
梯度下降
以及多元线性回归
一、矢量定义:按照特定顺序排列的元素集合。可以被视为一维数组。在机器学习中的作用:特征表示:在机器学习任务中,输入数据通常以矢量的形式表示。例如,图像可以表示为像素值的矢量,文本可以表示为词向量的矢量。矢量工具可以用来处理和表示这些特征向量,以便机器学习模型能够对其进行处理和学习。模型参数表示:在机器学习模型中,参数通常以矢量的形式表示。例如,线性回归模型的参数可以表示为一个包含权重和偏置的矢量。
Visual code AlCv
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2024-01-10 20:46
人工智能入门
线性回归
回归
机器学习
机器学习之
逻辑回归
-考试通过预测-预测芯片质量通过
分类问题(Classfication)实例:垃圾邮件检测任务输入:电子邮件输出:此为垃圾邮件/普通硬件流程标注样本邮件为垃圾/普通邮件(人)获取批量的样本邮件及其标签,学习其特征(计算机)针对新的邮件,自动判断其类别(计算机)特征用于帮助判断是否为垃圾邮件的属性发件人包含字符:%&*#!..正文包含:现金、领取、中奖等…分类分类:根据已知样本的某些特征,判断一个新的样本属于哪种已知的样本类基本框架
小旺不正经
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2024-01-10 18:44
人工智能
机器学习
逻辑回归
人工智能
3万字机器学习笔记+总结(知识点全覆盖)
文章目录机器学习
逻辑回归
(LR)基本原理为什么LR要使用sigmoid函数?LR可以用核函数么?为什么LR用交叉熵损失而不是平方损失?LR能否解决非线性分类问题?LR为什么要离散特征?
搬砖成就梦想
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2024-01-10 14:02
机器学习
人工智能
深度学习
机器学习
笔记
人工智能
【Python特征工程系列】教你利用
逻辑回归
模型分析特征重要性(源码)
这是Python特征工程系列原创文章,我的第191篇原创文章。一、问题应用背景介绍:如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集,每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。有些可能是冗余的或不相关的,这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。特征重要性分析可以识别并关注最具信息量的特征,从而带来以下几个优势:改进模型性能能减少过度拟合更快训练和推理增强可解释性前期相
数据杂坛
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2024-01-10 11:10
特征工程
python
逻辑回归
算法
机器学习
【机器学习】常见算法:K近邻 KNN和Python实现
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。
大雾的小屋
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2024-01-10 10:08
python学习笔记
机器学习
算法
python
深度学习与Pytorch实战(二) 预测房价--线性回归
PyTorch实例:线性回归我们将实现一个线性回归模型,并用
梯度下降
算法求解该模型,从而给出预测曲线。
volcanical
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2024-01-10 10:33
pytorch
深度学习
pytorch
线性回归
使用Scikit Learn 进行识别手写数字
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
i阿极
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2024-01-10 10:59
机器学习
机器学习
python
sklearn
神经网络
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