ArgMin

机器学习(二)线性模型---线性回归

+wdxd+b=w⋅x+b 目标函数：w∗,b∗=argmin(w,b)∑i=1m(f(xi)−yi)2=argm
Dynomite·2018-06-30 17:05

机器学习之十八：聚类算法

X1，X2，X3，……，Xn}，K-means聚类算法如下：（1）从D中随机选择K个classcenter，U1，U2，……，Uk；（2）对于每个样本Xi，将其标记为距离类别中心最近的类别，即：Yi=argmin
蓬莱道人·2018-05-25 20:29

numpy 矩阵操作

importnumpyasnp#定义一个矩阵A=np.arange(14,2,-1).reshape((3,4))print(A)#求矩阵A最小值索引print(np.argmin(A))#求矩阵A最大值索引
niklaus.z.lee·2018-05-19 11:39

argmin ，argmax函数

在数学中，ARGMAX（或ARGMAX）代表最大值，即给定参数的点集，给定表达式的值达到其最大值：换一种说法，是f（x）具有最大值M的x的值的集合。例如，如果f（x）是1-|x|，那么它在x=0时达到其最大值1并且仅在那里，所以..等价地，如果M是f的最大值，那么argmax是最大值的水平集如果最大值达到一个值，那么一个将该点称为argmax，这意味着我们将argmax定义为一个点，而不是一组点。
slicing·2018-05-12 10:18

线性回归 岭回归 lasso 详细介绍

yi∈Rxi∈Rd,yi∈R回归问题学习实值函数y=f(x)y=f(x)，其中f:Rd→Rf:Rd→R最小二乘模型(LeastSquaresRegression)模型最小二乘模型的优化问题为：θ^LS=argminθJLS
Lem3101·2018-05-11 22:15

numpy 基础使用，DNN从数据到模型的处理等文档整理

numpy是依赖于python的线性代数处理库，基础技巧可参考“https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-04-21-7”其中的a.min(),a.argmin(
cmat2·2018-04-25 16:57

ways to avoid overfitting

方法一：一列列选择我们要用的变量，防止我们有太多无关的变量先选一列最佳的,是的argmin最小，y-预测的y然后确定了之后再确定第二列变量我们想要选的，同样使得argmin直到我们的SSEn-SSEn-
gyDBD·2018-04-01 04:27

TypeError: reduction operation 'argmin' not allowed for this dtype

TypeError:reductionoperation'argmin'notallowedforthisdtype使用pd.read_sql()方法把Mysql的数据库转为dataframe后，使用df
Aguangg_6655_la·2018-03-18 12:17

numpy之argmax、argmin、maximum函数

同numpy的其他函数一样，mamimum，argmax，argmin函数也都能进行广播，并对np.array进行操作。maximummaximum是用来求最大值的，可以用来实现ReLu函数。
chaolei_9527·2018-02-07 20:21

numpy 和tensorflow中argmax()，argmin()函数使用讲解

在使用argmax()函数时，比如在深度学习里面计算acc经常要用到这个参数，这个参数返回的是沿轴axis最大值的索引值，对于，tensorflow和numpy用法是一样的，此处我就用numpy来举例说明。argmax(a,axis=None,out=None)#a表示array#axis表示指定的轴，默认是None，表示把array平铺，#out默认为None，如果指定，那么返回的结果会插入其中
ML_BOY·2018-01-03 11:07

用python学概率与统计（第三章）描述性统计:数值方法

###############********************************count非NA值的数量describe针对Series或DF的列计算汇总统计min,max最小值和最大值argmin
polarislove1113·2017-12-21 23:32

numpy的基础运算2-【老鱼学numpy】

importnumpyasnpa=np.array([[10,30,15],[20,5,25]])print("a=")print(a)print("最小值索引:",a.argmin())print("
dreampursuer·2017-11-14 08:00

模式识别2-线性分类器（最小二乘法）

则X1对应的y=1，X2对应的y=-1，但是，往往分类的结果不会都正确，这个时候就有分类错误，将这种错误用就是期望值与真实值的误差，用最小二乘法计算出分类错误：j(w)=E[|y-xT*w|^2]w=argmin
DX_ByYourself·2017-10-25 12:52

模式识别2-线性分类器（最小二乘法）

则X1对应的y=1，X2对应的y=-1，但是，往往分类的结果不会都正确，这个时候就有分类错误，将这种错误用就是期望值与真实值的误差，用最小二乘法计算出分类错误：j(w)=E[|y-xT*w|^2]w=argmin
DX_ByYourself·2017-10-25 12:52

线性模型（linear model）

argmin就是使后面这个式子达到最小值时的变量的取值argmax就是使后面这个式子达到最大值时的变量的取值形式：**f(**x)=w.x+b参数解释：x：列向量，n维表示样本的n种特征w：为每个特征对应的权重生成的权重向量案例
Lanbocsdn·2017-10-24 17:04

numpy.argmax/argmin/max/min

[1,2,3,3,2,1])In[2]:a.max()Out[2]:3In[3]:a.argmax()#返回第一个最大值的索引Out[3]:2In[4]:a.min()Out[4]:1In[5]:a.argmin
Claroja·2017-07-19 10:02

Python机器学习应用 | 岭回归

1岭回归对于一般地线性回归问题，参数的求解采用的是最小二乘法，其目标函数如下：argmin||Xw−y||2参数w的求解，也可以使用如下矩阵方法进行：w=(XTX)−1XTy对于矩阵X，若某些列线性相关性较大
JinbaoSite·2017-06-30 10:19

聚类算法——python实现k-means算法

给定样本集D={x1,x2,x3,……,xm},划分为k类得到集合C={C1,C2,……,Ck}，（其中Ci，10:#分类foriindataset:temp=np.argmin([dist((i.density
_almost_·2017-05-11 15:09

梯度下降（Gradient Descent）

梯度下降（GradientDescent）1GradientDescentθ∗=argminθL(θ)θi=θi−1−η∇L(θi−1)2TipsLearningRate学习率η：过大时飞出去了…过小时学习速度慢效率低
n不正·2017-04-12 15:19

Understanding and Improving Convolutional Neural Networks via CReLU

设网络的某层卷积层的滤波器组的卷积核的单位向量组表示为ϕ⃗1,ϕ⃗2,⋯,ϕ⃗n，定义的pairingfilter为ϕ⃗∗i=argminϕ⃗j⟨ϕ⃗i,ϕ
弓如霹雳弦惊·2017-02-14 16:03

Understanding and Improving Convolutional Neural Networks via CReLU

设网络的某层卷积层的滤波器组的卷积核的单位向量组表示为ϕ⃗1,ϕ⃗2,⋯,ϕ⃗n，定义的pairingfilter为ϕ⃗∗i=argminϕ⃗j⟨ϕ⃗i,ϕ
弓如霹雳弦惊·2017-02-14 16:03

最优化学习笔记(十八)——拟牛顿法(4)DFP算法

如果g(k)=0，停止迭代；否则，令d(k)=−Hkg(k)计算αk=argminα≥0f(x(k)+αd(k))x(k+1)=x(k)+αkd(k)4.计算Δx(k)=αkd(k)Δg(k)=g(k+
_Kevin_Duan_·2017-01-15 11:27

【机器学习】求解过程快速又简单的最小二乘支持向量机LSSVM二分类

普通的SVM的表达形式为argminΦ(w)=12wTw+C∑iξisubjecttodi(wTxi+b)−(1−ξi)≥0,ξi≥0其中di是标准答案，取值为1和-1,xi是样本。
artzers·2016-08-24 01:40

图解机器学习总结——2、回归

≈yi此时，为了度量找到的函数的优劣，设计了度量的函数，称为损失函数：Loss=12∑i=1n(fθ(xi)−yi)2二、最小二乘学习法最小二乘法是对Loss函数为最小时的参数进行学习，即：θ^LS=argminθJLS
google19890102·2016-04-25 10:00

机器学习之回归模型

线性回归线性回归要求均方误差最小:(w∗,b∗)=argmin∑i=1m(f(xi)−yi)2均方误差有很好的几何意义，它对应了常用的欧式距离(Euclideandistan
zackzhaoyang·2016-04-05 19:00

一起来复习Data Science：那些让人抓狂的回归分析

线性回归常见的线性回归基于以下模型：$$Y=\betaX+\epsilon$$简单最小二乘法回归最小二乘法实际利用的是残差控制，即$$argmin{RSS}$$其中RSS为：$$RSS=\sum{(y_
三次方根·2016-02-15 00:00

numpy实用技巧（一）

np.set_printoptions(precision=4)一维数组构成的list，再进行像数组的转换是以行的形式（而非列的形式）在拼接；>>>X=np.random.randn(5,3) >>>ops=[np.argmax,np.argmin
lanchunhui·2016-01-09 17:00

Python基础——min/max与np.argmin/np.argmax

这里应该是拿min/max（更适合处理可迭代对象，可选的参数是key=func）与np.min/np.max（可适合处理numpy.ndarray对象，可选的参数是axis=0或者1）作比较，只不过np.argmin
lanchunhui·2015-11-25 23:00

LaTeX argmin argmax 下标使用方法

文章链接：http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50036001LaTeX中，使用argmin，argmax时，设置下标可用下面方法：\begin{equation
YhL_Leo·2015-11-25 13:00

机器学习笔记_回归_4: 最小二乘的改进(1)

参数的估计族有偏估计岭迹：参数k在（0，+∞），则β^是k的参数，所有曲线是岭迹k的选择(MSE(β^)最小)PCR和偏最小二乘补充内容：ShrinkageMethods岭回归岭回归的求解β^ridge=argminβ
mijian1207mijian·2015-11-22 11:00

Adaboost

10.3ForwardStagewiseAdditiveModelingInitializef0(x)=02.Form=1toMaCompute(βm,γm)=argminβ,γ∑i−1NL(yi,fm
march_on·2015-10-22 10:00

前向分步算法(forward stagewise algorithm)

x2,y2),⋯,(xN,yN)}；损失函数L(y,f(x))；基函数集{b(x;γ)}；输出：加法模型f(x).(1)初始化f0(x)=0(2)对m=1,2,⋯,M(a)极小化损失函数(βm,γm)=argminβ
FeynmanWang·2015-07-28 09:09

前向分步算法(forward stagewise algorithm)

x2,y2),⋯,(xN,yN)}；损失函数L(y,f(x))；基函数集{b(x;γ)}；输出：加法模型f(x).(1)初始化f0(x)=0(2)对m=1,2,⋯,M(a)极小化损失函数(βm,γm)=argminβ
FeynmanWang·2015-07-28 09:09

LDA主题模型学习笔记3：变分推断(E-step)

上文《LDA主题模型学习笔记：求解隐变量和模型参数（EM思想）》中在E-step我们要用变分推断求解如下的优化问题：(γ∗,ϕ∗)=argmin(γ,ϕ)D(q(θ,z|γ,ϕ)||p(θ,z|w,α,
July_Zh1·2015-06-10 09:42

LDA主题模型学习笔记3：变分推断(E-step)

    上文《LDA主题模型学习笔记：求解隐变量和模型参数（EM思想）》中在E-step我们要用变分推断求解如下的优化问题：(γ∗,ϕ∗)=argmin(γ,ϕ)D(q(θ,z|γ,ϕ)||p(θ,z|
happyer88·2015-06-10 09:00

c语言实现,用最小二乘法求解方程数多于未知变量的线性方程组的最适解(即矛盾方程组)

 一、代码：/*************************************************************************** *           ArgMin.h
wejoncy·2015-01-20 22:00

numpy教程 - 数学函数

pipisorry/article/details/39235767numpy数学函数NumPy提供常见的如sin,cos和exp更多函数all,alltrue,any,applyalongaxis,argmax,argmin
pipisorry·2014-11-17 19:00

压缩感知中的数学知识：稀疏、范数、符号arg min

本次说三个问题：1、稀疏2、范数3、符号argmin前面两个问题从矩阵理论的书籍中应该可以找到，最后一个问题从最优
jbb0523·2014-10-19 16:00

ARGMAX(以及ARGMIN)的意思

个人理解就是以argmax取最大值时将变量的取值赋值给式子反之就是argmin例子如下括号中f（x）的最大值为25，此时变量x取值为5，将其赋值给式子，得到式子的结果为5但据folie上的一些例子可以有其他用法比如想确定一个所需的
apinetree·2014-10-13 14:38

ARG MIN的含义是什么？

ARGMIN的含义是什么？
碎片球球·2012-03-06 17:15

ARG MIN的含义是什么？

 ARGMIN的含义是什么？
xuehuic·2012-03-06 17:00

latex argmax argmin

latex中，用argmax,argmin时，会有上下标的问题。需要特殊设置，这个和普通的上下标不一样。 
caoeryingzi·2010-05-05 17:00

Efficient Sparse Coding Algorithm

~~~~~http://www.stanford.edu/~hllee/nips06-sparsecoding.pdfNIPS2006讲sparsecoding的文章，这篇文章讲的算法是如何对目标函数argmin
chl033·2009-12-14 10:00
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