梯度下降法介绍及利用Python实现的方法示例
梯度下降算法是一个很基本的算法，在机器学习和优化中有着非常重要的作用，下面这篇文章主要给大家介绍了关于利用Python实现梯度下降法的相关资料，对大家具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起看看吧。
Python语言描述随机梯度下降法
这篇文章主要介绍了Python语言描述随机梯度下降法，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下
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 ...
一种利用 Cumulative Penalty 训练 L1 正则 Log-linear 模型的随机梯度下降法
Log-Linear 模型（也叫做最大熵模型）是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一，其训练常采用最大似然准则，且为防止过拟合，往往在目标函数中加入（可以产生稀疏性的） L1 正则。但对于这种带 L1 正则的最大熵模型，直接采用标准的随机梯度下降法（SGD）会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题...
Spark MLlib随机梯度下降法概述与实例
这篇文章主要为大家详细介绍了Spark MLlib随机梯度下降法概述与实例，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
Gradient Descent 和 Stochastic Gradient Descent（随机梯度下降法）
GradientDescent(BatchGradient)也就是梯度下降法是一种常用的的寻找局域最小值的方法。其主要思想就是计算当前位置的梯度，取梯度反方向并结合合适步长使其向最小值移动。通过柯西施瓦兹公式可以证明梯度反方向是下降最快的方向。经典的梯度下降法利用下式更新参量，其中J(θ)是关于参量...
Python编程实现线性回归和批量梯度下降法代码实例
这篇文章主要介绍了Python编程实现线性回归和批量梯度下降法代码实例，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下
梯度下降法的三种形式-BGD、SGD、MBGD
在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。一般线性回归函数的假设函数为：对应的损失函数为：下图为一个二维参数（θ0和θ1）组对应能量函数的可视化图...
机器学习之梯度下降法
concordance/k?n‘k??d(?)ns/一致'''读取数据,预处理3600=3200400'''importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttrain_data=pd.read_csv('E:/Git_Code/p...
BP神经网络模型及梯度下降法
BP（BackPropagation）网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是...
谷歌机器学习速成课程---3降低损失 (Reducing Loss)：梯度下降法
迭代方法图（图1）包含一个标题为“计算参数更新”的华而不实的绿框。现在，我们将用更实质的方法代替这种华而不实的算法。假设我们有时间和计算资源来计算 w1 的所有可能值的损失。对于我们一直在研究的回归问题，所产生的损失与 w1 的图形始终是凸形。换言之，图形始终是碗状图，如下所示：图2.回归问题产生的...
python机器学习逻辑回归随机梯度下降法
这篇文章主要为大家介绍了python机器学习逻辑回归随机梯度下降法的详细讲解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步
梯度下降法(BGD、SGD)、牛顿法、拟牛顿法（DFP、BFGS）、共轭梯度法
一、梯度下降法梯度：如果函数是一维的变量，则梯度就是导数的方向； 如果是大于一维的，梯度就是在这个点的法向量，并指向数值更高的等值线，这就是为什么求最小值的时候要用负梯度梯度下降法（GradientDescent） 梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数...
机器学习入门-BP神经网络模型及梯度下降法-2017年9月5日14:58:16
BP（BackPropagation）网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是...
机器学习基础——梯度下降法（Gradient Descent）
看了coursea的机器学习课，知道了梯度下降法。一开始只是对其做了下简单的了解。随着内容的深入，发现梯度下降法在很多算法中都用的到，除了之前看到的用来处理线性模型，还有BP神经网络等。于是就有了这篇文章。本文主要讲了梯度下降法的两种迭代思路，随机梯度下降（Stochasticgradientdes...