七、用随机梯度下降法(SGD)做线性拟合
scikit-learn的线性回归模型都是通过最小化成本函数来计算参数的,通过矩阵乘法和求逆运算来计算参数。当变量很多的时候计算量会非常大,因此我们改用梯度下降法,批量梯度下降法每次迭代都用所有样本,快速收敛但性能不高,随机梯度下降法每次用一个样本调整参数,逐渐逼近,效率高,本节我们来利用随机梯度下...
【从零开始学习深度学习】38. Pytorch实战案例:梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降3种优化算法对比【含数据集与源码】
本文将使用一个来自NASA测试不同飞机机翼噪音的数据集,通过梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降这3种优化算法进行模型训练,比较3种训练结果的差异。 目录 1. 梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降区别2. 读取训练数据3. 从零实现3种梯度算法并进行训练3.1 梯度下降训练结果...
C / C ++ 基于梯度下降法的线性回归法(适用于机器学习)
写在前面的话:在第一学期做项目的时候用到过相应的知识,觉得挺有趣的,就记录整理了下来,基于C/C++语言原贴地址:https://helloacm.com/cc-linear-regression-tutorial-using-gradient-descent/-------------------...
[机器学习Lesson3] 梯度下降算法
1. Gradient Descent(梯度下降)梯度下降算法是很常用的算法,可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上,也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。1.1 线性回归问题应用我们有一个函数J(θ0,θ1),要使其最小化minJ(θ0,θ01):Outline对θ0,θ1开始进行一些猜...
机器学习_线性回归和逻辑回归_案例实战:Python实现逻辑回归与梯度下降策略_项目实战:使用逻辑回归判断信用卡欺诈检测
线性回归:注:为偏置项,这一项的x的值假设为[1,1,1,1,1....]注:为使似然函数越大,则需要最小二乘法函数越小越好线性回归中为什么选用平方和作为误差函数?假设模型结果与测量值 误差满足,均值为0的高斯分布,即正态分布。这个假设是靠谱的,符合一般客观统计规律。若使 模型与测量数据最接近,那么...
[Machine Learning] 梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、Mini-batch Gradient Descent、带Mini-batch的SGD
一、回归函数及目标函数以均方误差作为目标函数(损失函数),目的是使其值最小化,用于优化上式。二、优化方式(Gradient Descent)1、最速梯度下降法也叫批量梯度下降法Batch Gradient Descent,BSDa、对目标函数求导b、沿导数相反方向移动theta原因:(1)对于目标函...
【转】 随机梯度下降(Stochastic gradient descent)和 批量梯度下降(Batch gradient descent )的公式对比、实现对比
梯度下降(GD)是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路,下面从公式和实现的角度对两者进行分析,如有哪个方面写的不对,希望网友纠正。下面的h(x)是要拟合的函数,J(theta)损失函数,theta是参数,要迭代求解的值,theta求解出来了那最终要拟合...
PyTorch 深度学习实践(梯度下降算法)
梯度下降上课代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx_data = [1.0,2.0,3.0]y_data = [2.0,4.0,6.0]w = 1.0def forward(x):return x * wdef cost(xs,ys)...
机器学习100天(十四):014 梯度下降算法求解线性回归
机器学习100天,今天讲的是:使用梯度下降算法求解线性回归问题。 一、梯度下降更新公式 之前我们介绍了正规方程法直接求解线性回归问题,但是梯度下降算法在机器学习中更为常用,因为面对复杂问题时,梯度下降算法能够更加容易获得全局最优解。上一节我们已经介绍了梯度下降算法的理论解释,下面我们将编写梯度下降算...
TensorFlow 深度学习框架(5)-- 神经网络优化算法(梯度下降、学习率设置、正则化、滑动平均模型)
(1)梯度下降模型 梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值,而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有的参数上使用梯度下降算法,从而使得神经网络模型在训练数据上的损失函数尽可能小。反向传播算法是训练神经网络的核心算法,它可以根据定义好的损失函数优化神经网络中参数的取值,从而使神经网络的模型在训练数据集...
斯坦福大学公开课机器学习:梯度下降运算的特征缩放(gradient descent in practice 1:feature scaling)
以房屋价格为例,假设有两个特征向量:X1:房子大小(1-2000 feets), X2:卧室数量(1-5)关于这两个特征向量的代价函数如下图所示:从上图可以看出,代价函数是一个又瘦又高的椭圆形轮廓图,如果用这个代价函数来运行梯度下降的话,得到最终的梯度值,可能需要花费很长的时间,甚至可能来回震动,最...
机器学习中的数学原理——梯度下降法(最速下降法)
好久没更新了,确实是有点懒了,主要是这两天返乡在隔离(借口)。这个专栏主要是用来分享一下我在机器学习中的学习笔记及一些感悟,也希望对你的学习有帮助哦!感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言!这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——梯度下降法》! 目录 一、什么是梯度下降法 二、算法分析 三...
Python实现批量梯度下降法(BGD)拟合曲线
这篇文章主要介绍了Python实现批量梯度下降法(BGD)拟合曲线,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
随机梯度下降(Stochastic gradient descent)和 批量梯度下降(Batch gradient descent )的公式对比、实现对比[转]
梯度下降(GD)是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路,下面从公式和实现的角度对两者进行分析,如有哪个方面写的不对,希望网友纠正。下面的h(x)是要拟合的函数,J(theta)损失函数,theta是参数,要迭代求解的值,theta求解出来了那最终要拟合...
基于随机梯度下降的矩阵分解推荐算法(python)
这篇文章主要为大家详细介绍了基于随机梯度下降的矩阵分解推荐算法,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
python梯度下降法的简单示例
这篇文章主要为大家详细介绍了Python梯度下降法的简单示例,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
如何在python中实现小批量梯度下降?
I have just started to learn deep learning. I found myself stuck when it came to gradient descent. I know how to implement batch gradient descent. I k...
Python之随机梯度下降
实现:# -*- coding: UTF-8 -*-""" 练习使用随机梯度下降算法"""import numpy as npimport math__author__ = 'zhen'# 生成测试数据x = 2 * np.random.rand(100, 1) # 随机生成100*1的二维...
【机器学习】拟合优度度量和梯度下降(红酒数据集的线性回归模型sklearn&Ridge)
文章目录 一.拟合优度度量(可决系数)1.1总离差平方和的分解1.2 TSS=ESS+RSS1.3 红酒数据集实例R2_score实现代码二. 梯度下降2.1 损失函数直观图(单特征/变量举例)2.2 梯度下降和正规方程的区别2.3 线性回归模型——梯度下降 (红酒数据集)2.4 sklearn线...
机器学习 LR中的参数迭代公式推导——极大似然和梯度下降
Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(DiscriminativeModel)。函数图像为:通过sigma函数计算出最终结果,以0.5为分界线,最终结果大于0.5则属于正类(类别值为1),反之属于负类(类别值为0)。如果将上面的函数扩展到多维空间,并且加上参数,则函数变成:接下来问题来...