利用Python实现最小二乘法与梯度下降算法
这篇文章主要介绍了利用Python实现最小二乘法与梯度下降算法，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
Keras SGD 随机梯度下降优化器参数设置方式
这篇文章主要介绍了Keras SGD 随机梯度下降优化器参数设置方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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。
各种梯度下降 bgd sgd mbgd adam
转载 https://blog.csdn.net/itchosen/article/details/77200322各种神经网络优化算法：从梯度下降到Adam方法 在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Ada...
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
梯度下降之随机梯度下降 -minibatch 与并行化方法
问题的引入：考虑一个典型的有监督机器学习问题，给定m个训练样本S={x(i),y(i)}，通过经验风险最小化来得到一组权值w，则现在对于整个训练集待优化目标函数为：其中为单个训练样本（x(i),y(i)）的损失函数，单个样本的损失表示如下：引入L2正则，即在损失函数中引入，那么最终的损失为：注意单个...
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...
为什么是梯度下降？SGD
在机器学习算法中，为了优化损失函数loss function ，我们往往采用梯度下降算法来进行优化。举个例子：线性SVM的得分函数和损失函数分别为： 一般来说，我们是需要求损失函数的最小值，而损失函数是关于权值矩阵的函数。为了求...
（3）梯度下降法Gradient Descent
梯度下降法不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用：最小化一个损失函数梯度上升法：最大化一个效用函数举个栗子直线方程：导数代表斜率曲线方程：导数代表切线斜率导数可以代表方向，对应J增大的方向。对于蓝点，斜率为负，西塔减少时J增加，西塔增加时J减少，我们想让J减小，对应导数的负方向，因此前面...
<反向传播(backprop)>梯度下降法gradient descent的发展历史与各版本
梯度下降法作为一种反向传播算法最早在上世纪由geoffrey hinton等人提出并被广泛接受。最早GD由很多研究团队各自发表，可他们大多无人问津，而hinton做的研究完整表述了GD方法，同时hinton为自己的研究多次走动人际关系使得其论文出现在了当时的《nature》上，从此GD开始得到业界的...
梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD
https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5089753.html阅读目录1. 批量梯度下降法BGD2. 随机梯度下降法SGD3. 小批量梯度下降法MBGD4. 总结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...
DistBelief 框架下的并行随机梯度下降法 - Downpour SGD
本文是读完 Jeffrey Dean, Greg S. Corrado 等人的文章 Large Scale Distributed Deep Networks (2012) 后的一则读书笔记，重点介绍在 Google 的软件框架 DistBelief 下设计的一种用来训练大规模...
斯坦福机器学习公开课学习笔记(2)—监督学习 梯度下降
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.感受 这一节课Andrew讲的是监督学习应用中的梯度下降方法（Supervised-Learning,grading and descent）。 公式比较多，不过还比较基础，主...
机器学习（一）：梯度下降、神经网络、BP神经网络
这几天围绕论文A Neural Probability Language Model 看了一些周边资料，如神经网络、梯度下降算法，然后顺便又延伸温习了一下线性代数、概率论以及求导。总的来说，学到不少知识。下面是一些笔记概要。一、 神经网络神经网络我之前听过无数次，但是没有正儿八经研究过。形象一点来说...
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
flink 批量梯度下降算法线性回归参数求解（Linear Regression with BGD(batch gradient descent) ）
1、线性回归假设线性函数如下：假设我们有10个样本x1,y1）,(x2,y2).....(x10,y10)，求解目标就是根据多个样本求解theta0和theta1的最优值。什么样的θ最好的呢？最能反映这些样本数据之间的规律呢？为了解决这个问题，我们需要引入误差分析预测值与真实值之间的误差为最小。2、...
斯坦福机器学习视频笔记 Week1 线性回归和梯度下降 Linear Regression and Gradient Descent
最近开始学习Coursera上的斯坦福机器学习视频，我是刚刚接触机器学习，对此比较感兴趣；准备将我的学习笔记写下来，作为我每天学习的签到吧，也希望和各位朋友交流学习。这一系列的博客，我会不定期的更新，希望大家多多批评指正。Supervised Learning（监督学习）在监督学习中，我们的数据集包...
Gradient Descent 和 Stochastic Gradient Descent（随机梯度下降法）
Gradient Descent(Batch Gradient)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...
梯度下降法实现（step-by-step）
机器学习入门：线性回归及梯度下降对原理做了详细的说明 本文主要记录实现时的代码 1.实验数据 采用随机的方式，生成(X,Y)数据对 k=10;x=zeros(k,1);y=zeros(k,1);for i=1:kx(i,1)=30+i*5;y(i,1)=(8+rand)*x(i,1);endpl...
sklearn使用——梯度下降及逻辑回归
一：梯度下降：梯度下降本质上是对极小值的无限逼近。先求得梯度，再取其反方向，以定步长在此方向上走一步，下次计算则从此点开始，一步步接近极小值。需要注意的是步长的取值，如果过小，则需要多次迭代，耗费大量时间才能取得极小值;如果过大，则可能难以取得较为接近极小值的点，在极小值两边来回跳跃，无法接近极小值...