python实现梯度下降算法
这篇文章主要为大家详细介绍了python实现梯度下降算法,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
对数几率回归法(梯度下降法,随机梯度下降与牛顿法)与线性判别法(LDA)
本文主要使用了对数几率回归法与线性判别法(LDA)对数据集(西瓜3.0)进行分类。其中在对数几率回归法中,求解最优权重W时,分别使用梯度下降法,随机梯度下降与牛顿法。代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 20...
python实现随机梯度下降法
这篇文章主要为大家详细介绍了python实现随机梯度下降法,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
机器学习算法整理(一)线性回归与梯度下降 python实现
回归算法以下均为自己看视频做的笔记,自用,侵删!一、线性回归θ是bias(偏置项)线性回归算法代码实现# coding: utf-8get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')import matplotlib.pylab as plti...
Python的深度学习-随机梯度下降-分解代码
I'm trying to learn Deep Learning basically by myself, using a few books provided by my university and this one Neural networks and Deep learning. The...
梯度下降(Gradient Descent)
梯度下降 梯度下降 梯度下降的思想 过程 几个问题 梯度下降的思想 梯度下降是求得函数最小值的算法。在逻辑回归中,梯度下降用来求得损失函数(或代价函数)的最小值 J(θ) J ...
机器学习-线性回归使用批量梯度下降。
I am trying to implement batch gradient descent on a data set with a single feature and multiple training examples (m). 我正在尝试在一个具有单个特性和多个训练示例(m)的数据集上实...
python实现随机梯度下降(SGD)
这篇文章主要为大家详细介绍了python实现随机梯度下降SGD,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实现梯度下降算法的实例详解
在本篇文章里小编给大家整理的是一篇关于python实现梯度下降算法的实例详解内容,需要的朋友们可以参考下。
机器学习——多元梯度下降法
一、多维特征模型 目前为止,我们探讨了单变量/特征的回归模型(参考机器学习专栏中前面的文章),现在我们对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为 ( ...
机器学习——梯度下降算法
一、梯度下降 梯度下降是一个用来求函数最小值的算法,我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J( θ0,θ1 ) 的最小值。关于代价函数的介绍见这篇文章。 梯度下降背后的思想是:开始时我们随机选择一个参数的组合(θ0,θ1,…,θn ),计算代价函数,然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。...
运用TensorFlow进行简单实现线性回归、梯度下降示例
这篇文章主要介绍了运用TensorFlow进行简单实现线性回归、梯度下降示例,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
李沐:用随机梯度下降来优化人生!
Datawhale推荐 作者:李沐,CMU,亚马逊首席科学家1.要有目标。你需要有目标。短的也好,长的也好。认真定下的也好,别人那里捡的也好。就跟随机梯度下降需要有个目标函数一样。2.目标要大。不管是人生目标还是目标函数,你最好不要知道最后可以走到哪里。如果你知道,那么你的目标就太简单了,可能是个...
深度学习梯度下降优化算法(AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam)(MXNet)
在深度学习优化算法之动量法[公式推导](MXNet)中,动量法因为使用了指数加权移动平均,解决了自变量更新方向不一致的问题。动量法由于每个元素都使用了相同的学习率来做迭代,这也导致另外一个问题:如果x1和x2的梯度值有较大差别,那就会选择一个比较小的学习率,确保自变量在梯度值较大的维度不被发散,但是...
什么是梯度下降法与delta法则?
梯度下降法就是沿梯度下降的方向求解函数(误差)极小值。delta法则是使用梯度下降法来找到最佳权向量。拿数字识别这个案例为例,训练模型的过程通常是这样的。输入为1万张图片,也就是1万个样本,我们定义为D,是训练样例集合,输出为相对应的1万个数字。这就是1万个目标输出(Target),每一个目标输出我...
对于深度学习中梯度下降和反向传播的理解
文章目录 对于深度学习的理解梯度下降反向传播参考资料 对于深度学习的理解 机器学习的任务可以看作是数据统计中对于给定数据的拟合。也就是给定一些样本点,用合适的曲线揭示这些样本点跟随自变量变化的关系。 现在我们将将目光由二维的点扩充向由向量、矩阵等等组成的点对。此时,这种点对之间的关系非常复杂,很难...
梯度下降法】三:学习率衰减因子(decay)的原理与Python
http://www.41443.com/HTML/Python/20161027/512492.html
【机器学习】梯度下降算法原理和实现
梯度下降是许多机器学习模型中都会直接或间接使用的算法。 什么是梯度 以二元函数为例,假设其中每个变量都具有连续的一阶偏导数 和 ,则这两个偏导数构成向量:,即为该二元函数的梯度向量,一般记作。根据这个概念,可以看看多元函数求梯度的例子。 在一元函数中,梯度是微分,是函数的变化率,在多元函数中,梯...
详解神经网络中反向传播和梯度下降
摘要:反向传播指的是计算神经网络参数梯度的方法。本文分享自华为云社区《反向传播与梯度下降详解》,作者:嵌入式视觉 。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...
吴恩达机器学习笔记7-梯度下降III(Gradient descent intuition) --梯度下降的线性回归
梯度下降算法和线性回归算法比较如图:对我们之前的线性回归问题运用梯度下降法,关键在于求出代价函数的导数,即:我们刚刚使用的算法,有时也称为批量梯度下降。实际上,在机器学习中,通常不太会给算法起名字,但这个名字”批量梯度下降”,指的是在梯度下降的每一步中,我们都用到了所有的训练样本,在梯度下降中,在计...