对梯度下降算法的理解和实现
以线性回归为例,在实际问题橘子定价背景下理解梯度下降算法的工作流程和原理。 对梯度下降算法的理解和实现梯度下降算法是机器学习程序中非常常见的一种参数搜索算法。其他常用的参数搜索方法还有:牛顿法、坐标上升法等。以线性回归为背景当我们给定一组数据集合 \...
线性模型之逻辑回归(LR)(原理、公式推导、模型对比、常见面试点) 3种类型的梯度下降算法总结李宏毅机器学习笔记2:Gradient Descent(附带详细的原理推导过程) 任何模型都会面临过拟合问题,所以我们也要对逻辑回归模型进行正则化考虑。常见的有L1正则化和L2正则化。
参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读,方可全面了解LR):(1).https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291...
梯度下降法原理与python实现
梯度下降法(Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或...
大叔学ML第一:梯度下降
目录[toc]原理实践一:求$y = x^2 - 4x + 1$的最小值实践二:求$z = x^2 + y^2 + 5$的最小值问答时间原理梯度下降是一个很常见的通过迭代求解函数极值的方法,当函数非常复杂,通过求导寻找极值很困难时可以通过梯度下降法求解。梯度下降法流程如下:上图中,用大写字母表示向量...
梯度下降法实现-python[转载]
转自:https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e梯度下降法,思想及代码解读。import numpy as np# Size of the points dataset.m = 20# Points x-coordinate and dummy value (x0,...
随机梯度下降算法求解SVM
测试代码(matlab)如下:clear; load E:\dataset\USPS\USPS.mat; % data format: % Xtr n1*dim % Xte n2*dim % Ytr n1*1 % Yte n2*1 % warning: labels must rang...
AI 随机梯度下降(SGD)
随机梯度下降(stochastic gradient descent)梯度是期望计算梯度耗时太长
机器学习---用python实现最小二乘线性回归算法并用随机梯度下降法求解 (Machine Learning Least Squares Linear Regression Application SGD)
在《机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)》一文中,我们主要介绍了最小二乘线性回归算法以及简单地介绍了梯度下降法。现在,让我们来实践一下吧。先来回顾一下用最小二乘法求解参数的公式:。(其中:,,)再来看一下随机梯度下降法(Stochastic ...
Linear regression with multiple variables(多特征的线型回归)算法实例_梯度下降解法(Gradient DesentMulti)以及正规方程解法(Normal Equation)
%第一列为 size of House(feet^2),第二列为 number of bedroom,第三列为 price of House 1 ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,,...
机器学习之梯度下降法数学推导--回归
前言 本来对数学没什么感觉的,但是停摆了一年复习考研,于是开始对数学有些感觉了,之前看到《机器学习实战》中第五章中梯度上升法,使用了一个它所谓的十分简单的推导,一直好奇怎么个简单法,于是重新学习机器学习的相关算法,这次将主推数学推导。有监督回归算法 在机器学习中,多元线性回归模型是经常使...
深度学习课程笔记(四)Gradient Descent 梯度下降算法
深度学习课程笔记(四)Gradient Descent 梯度下降算法2017.10.06材料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html 我们知道在神经网络中,我们需要求解的是一个最小化的问题,即:最小化 loss func...
机器学习公开课笔记第二周,线性回归的梯度下降法
一,梯度下降法Gradient Decent 当我们以线性回归的模型来拟合我们的数据集时,我们如何来确定假设函数的参数值呢? 首先我们以两个参数为例,即Hθ(x) = θ0 + θ1X,也就是一个一次函数,而代价函数,我们为了尽量拟合数据集,也就是选择合适的θ0(截距), θ1(斜率)使代价函数J(...
反向传播与梯度下降详解
一,前向传播与反向传播1.1,神经网络训练过程神经网络训练过程是:先通过随机参数“猜“一个结果(模型前向传播过程),这里称为预测结果 $a$;然后计算 $a$ 与样本标签值 $y$ 的差距(即损失函数的计算过程);随后通过反向传播算法更新神经元参数,使用新的参数再试一次,这一次就不是“猜”了,而是有...
斯坦福CS229机器学习课程笔记一:线性回归与梯度下降算法
应该是去年的这个时候,我开始接触机器学习的相关知识,当时的入门书籍是《数据挖掘导论》。囫囵吞枣般看完了各个知名的分类器:决策树、朴素贝叶斯、SVM、神经网络、随机森林等等;另外较为认真地复习了统计学,学习了线性回归,也得以通过orange、spss、R做一些分类预测工作。可是对外说自己是搞机器学习的...
梯度下降法(1)
1.梯度下降法基本原理1.1 什么是梯度梯度下降法(gradient descent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法,是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。梯度下降最典型的例子就是从山上往下走,每次都寻找当前位置最陡峭的方向小碎步往下走,最终就会到达山下(暂不考虑有山谷的...
【人工智能原理自学】梯度下降和反向传播:能改
????你好,我是小航,一个正在变秃、变强的文艺倾年。 ????笔记来自B站UP主Ele实验室的《小白也能听懂的人工智能原理》。 ????本文讲解梯度下降和反向传播:能改,一起卷起来叭!目录一、“挪”二、“再挪”三、梯度下降一、“挪”二、“再挪”三、梯度下降我们对上述过程代码...
随机梯度下降法的数学基础
梯度是微积分中的基本概念,也是机器学习解优化问题经常使用的数学工具(梯度下降算法)。因此,有必要从头理解梯度的来源和意义。本文从导数开始讲起,讲述了导数、偏导数、方向导数和梯度的定义、意义和数学公式,有助于初学者后续更深入理解随机梯度下降算法的公式。大部分内容来自维基百科和博客文章内容的总结,并加以...
CS229 2.深入梯度下降(Gradient Descent)算法
1 问题的引出对于上篇中讲到的线性回归,先化一个为一个特征θ1,θ0为偏置项,最后列出的误差函数如下图所示:手动求解目标是优化J(θ1),得到其最小化,下图中的×为y(i),下面给出TrainSet,{(1,1),(2,2),(3,3)}通过手动寻找来找到最优解,由图可见当θ1取1时,与y(i)完全...
深度学习之(十一)Deep learning中的优化方法:随机梯度下降、受限的BFGS、共轭梯度法
Deep learning中的优化方法 三种常见优化算法:SGD(随机梯度下降),LBFGS(受限的BFGS),CG(共轭梯度法)。 1.SGD(随机梯度下降) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)是随机和优化...
梯度下降算法 Gradient Descent
梯度下降算法是一种被广泛使用的优化算法。在读论文的时候碰到了一种参数优化问题:在函数\(F\)中有若干参数是不确定的,已知\(n\)组训练数据,期望找到一组参数使得残差平方和最小。通俗一点地讲就是,选择最合适的参数,使得函数的预测值与真实值最相符。\[\{ n^*,m^*,p^* ...\} = a...