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...
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')importmatplotlib.pylabaspltimportn...
[物理学与PDEs]第5章第2节 变形的描述, 应变张量 2.3 位移梯度张量与无穷小应变张量
1. 位移向量$$\bex{\bfu}={\bfy}-{\bfx}.\eex$$2. 位移梯度张量$$\bex\n_x{\bfu}={\bfF}-{\bfI}.\eex$$3. ${\bfC}$的表示:$$\beex\bea{\bfC}&={\bfF}^T{\bfC}=[{\bfI}+(\n...
[物理学与PDEs]第5章第2节 变形的描述, 应变张量 2.1 变形梯度张量
$$\bex\rd{\bfy}={\bfF}\rd{\bfx},\eex$$其中${\bfF}=\n_x{\bfy}=\sex{\cfrac{\py_i}{\px_j}}$为变形梯度张量.[物理学与PDEs]第5章第2节变形的描述,应变张量2.1变形梯度张量的更多相关文章[物理...
Python+OpenCV图像处理(十二)—— 图像梯度
简介:图像梯度可以把图像看成二维离散函数,图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导。Sobel算子是普通一阶差分,是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测。通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像。以下各种算子的原理可参考:https://blog.csdn.net/poem_qian...
机器学习算法的调试---梯度检验(Gradient Checking)
梯度检验是一种对求导结果进行数值检验的方法,该方法可以验证求导代码是否正确。1.数学原理 考虑我们想要最小化以 θ 为自变量的目标函数 J(θ)(θ 可以为标量和可以为矢量,在 Numpy 的编程环境下,处理是一样的),迭代梯度更新公式为:可以以sigmoid函数为例,其导数形式为我们可以实现梯度下...
SGDClassifier梯度下降分类方法
SGDClassifier梯度下降分类方法这个分类器跟其他线性分类器差不多,只是它用的是mini-batch来做梯度下降,在处理大数据的情况下收敛更快1.应用SGD主要应用在大规模稀疏数据问题上,经常用在文本分类及自然语言处理。假如数据是稀疏的,该模块的分类器可轻松解决如下问题:超过105的训练样本...
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sizeofHouse(feet^2),第二列为numberofbedroom,第三列为priceofHouse1,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,...
Canny,先Scharr得梯度再Canny,三通道黑色背景展示结果(OpenCV案例源码edge.cpp)
有所更改,参数不求完备,但求实用。源码参考D:sourceopencv-3.4.9samplescppedge.cpp#include<opencv2opencv.hpp>#include<iostream>usingnamespacecv;usingnamespacestd...
机器学习中的数学(1)-回归(regression)、梯度下降(gradient descent)
版权声明:本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com。如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任。前言:上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学,最近时间比较紧,coding的任务比较重,不过还是抽空看了一些机器学习...
如何使用OpenCV检测图像梯度或法线
Iwantedtodetectellipseinanimage.SinceIwaslearningMathematicaatthattime,Iaskedaquestionhereandgotasatisfactoryresultfromtheanswerbelow,whichusedtheRANS...
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
batch gradient descent(批量梯度下降) 和 stochastic gradient descent(随机梯度下降)
批量梯度下降是一种对参数的update进行累积,然后批量更新的一种方式。用于在已知整个训练集时的一种训练方式,但对于大规模数据并不合适。随机梯度下降是一种对参数随着样本训练,一个一个的及时update的方式。常用于大规模训练集,当往往容易收敛到局部最优解。详细参见:AndrewNg的MachineL...
PyTorch 如何检查模型梯度是否可导
这篇文章主要介绍了PyTorch 检查模型梯度是否可导的操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
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...
使用python和numpy的梯度下降。
defgradient(X_norm,y,theta,alpha,m,n,num_it):temp=np.array(np.zeros_like(theta,float))foriinrange(0,num_it):h=np.dot(X_norm,theta)#temp[j]=theta[j]-(a...
浅谈matplotlib 绘制梯度下降求解过程
这篇文章主要介绍了浅谈matplotlib 绘制梯度下降求解过程,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
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...