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梯度下降法
excel计算二元线性回归_用人话讲明白梯度下降Gradient Descent(以求解多元线性回归参数为例)...
文章目录1.梯度2.多元线性回归参数求解3.梯度下降4.
梯度下降法
求解多元线性回归梯度下降算法在机器学习中出现频率特别高,是非常常用的优化算法。本文借多元线性回归,用人话解释清楚梯度下降的原理和步骤。
weixin_39527372
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2023-11-03 14:34
excel计算二元线性回归
多元函数的向量表示
梯度下降参数不收敛
线性回归梯度下降法python
机器学习过程记录(二)之线性回归、梯度下降算法
1.线性回归的概念引入2.线性回归与Excel3.线性回归的算法3.1
梯度下降法
3.2模型分析3.3损失函数(lostfunction)4.开发算法,让程序计算出m和b(y=mx+b)4.1简化模型4.2
穿越前线
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2023-11-03 14:01
机器学习
线性回归
人工智能
随机梯度下降
机器学习_
梯度下降法
(BGD、SGD、MBGD)
除了最小二乘法求解损失函数之外,
梯度下降法
是另一种求解损失函数的方法。
Mr_WangAndy
·
2023-11-03 12:47
机器学习
BGD批量梯度下降
随机梯度下降SGD
小批量梯度下降
梯度下降算法_批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、小批量梯度下降(MBGD)
梯度下降法
作为机器学习中较常使用的优化算法,其有着3种不同的形式:批量梯度下降(BatchGradientDescent)、随机梯度下降(StochasticGradientDescent)、小批量梯度下降
weixin_39945789
·
2023-11-03 12:46
梯度下降算法
python sklearn
梯度下降法
_机器学习之梯度下降分析(python)
在求解损失函数的最小值时,可以通过
梯度下降法
来一步步的迭代求解,得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来,如果我们需要求解损失函数的最大值,这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习中
weixin_39720865
·
2023-11-03 12:16
python
sklearn
梯度下降法
机器学习中为什么需要梯度下降
线性回归梯度下降法python
吴恩达深度学习--logistic回归中的
梯度下降法
如果要对一个例子进行梯度下降,需要用公式算出dz,然后算出dw1、dw2、db,然后进行更新w1、w2、b我们关心得J(w,b)是一个平均函数,这个损失函数L。a^i是训练样本的预测值以上是对于单个例子的逻辑回归。我们可以初始化J=0,dw1dw2db都为0回顾我们正在做的细节,dw1、dw2、db作为累加器
862180935588
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2023-11-03 04:14
SLAM就业问题汇总复习
5.
梯度下降法
,牛顿法和高斯牛顿法优劣。6.边缘检测算子。Canny,Sobel,Laplace。7.BA算法的流程。8.SVO中深度滤波器原理。9.某个SLAM框架工作原理,优缺点,改进。
zkk9527
·
2023-11-02 23:36
SLAM学习笔记
SLAM学习笔记
人工智能与机器学习---
梯度下降法
一、
梯度下降法
1、概述梯度下降(gradientdescent)在机器学习中应用十分的广泛,不论是在线性回归还是Logistic回归中,它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值,或者收敛到最小值。
鄧丫丫
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2023-11-02 22:33
机器学习
最速下降法极小化rosenbrock函数 代码_应该没有比这更全面的“梯度下降”总结了。...
今天小天就对
梯度下降法
做一个完整的总结。一、梯度在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度。
weixin_39994806
·
2023-11-02 22:03
代码
梯度下降参数不收敛
机器学习中val_讲透机器学习中的梯度下降
所以和直接公式求解相比,实际当中更倾向于使用另外一种方法来代替,它就是今天这篇文章的主角——
梯度下降法
。
梯度下降法
可以说是机器学习和深
weixin_39564368
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2023-11-02 22:32
机器学习中val
机器学习中为什么需要梯度下降
梯度下降参数不收敛
深度学习训练出来的损失不收敛
初探机器学习-
梯度下降法
求解最优值
文章目录什么是模型如何训练模型1、拟定假设函数2、损失函数和代价函数3、关于导数和偏导数4、使用
梯度下降法
求解最优值5、回顾总结三、衡量一个模型的好坏模型验证1、简单交叉验证2、K折交叉验证3、留一交叉验证过拟合什么是模型只要是从事
疯狂哈丘
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2023-11-02 22:02
机器学习
人工智能
python
机器学习--
梯度下降法
机器学习--
梯度下降法
前言一、
梯度下降法
是什么?
Anonymous&
·
2023-11-02 22:31
机器学习
python
机器学习3---
梯度下降法
的_初阶原理_与简单应用
梯度下降法
梯度下降法
概念
梯度下降法
的实现过程图像层面说明数学原理梗概简单举例论述原理
梯度下降法
使用时的注意点梯度下降和代价函数结合的应用:BGD批量
梯度下降法
(每次迭代都使用所有的样本)原理解释举例
梯度下降法
概念可以用来求任何一个函数的最小值所在的点
FAQ_
·
2023-11-02 22:59
算法
机器学习
试用
梯度下降法
逼近函数最优解
一道课后思考题:试用
梯度下降法
,逼近函数y=4w^2+5w+1的最优解,迭代4-5步。解:把导函数看作梯度,沿梯度反方向迭代。
懒竹子bamboo
·
2023-11-02 08:56
机器学习
机器学习
随机梯度下降
matlab
【深度之眼机器学习训练营第四期】4.本周总结
本周学习了机器学习的定义,单变量线性回归的算法框架,以及多变量微积分的拓展,其中包括
梯度下降法
,正规方程组方法,还对相应的机器学习算法应用举例有了一定的了解,比如数据挖掘,推荐系统等。
灰蒙蒙的雨露
·
2023-11-02 04:44
梯度提升树算法原理与python实战——机器学习笔记之集成学习PartⅣ
在迭代过程中基于损失函数,采用
梯度下降法
,找到使损失函数下降最快
搏努力概形
·
2023-11-01 09:51
机器学习
python
笔记
集成学习
决策树
算法
循环神经网络(RNN)与长短期记忆网络(LSTM)
前言:通过前面的学习,我们以BP神经网络为基础,认识到了损失函数,激活函数,以及
梯度下降法
的原理;而后学习了卷积神经网络,知道图像识别是如何实现的。
牛像话
·
2023-11-01 09:48
rnn
lstm
人工智能
梯度下降法
详解 笔记
梯度下降法
详解笔记
梯度下降法
Gradientdescentalgorithmθt+1=θt−α•g\theta^{t+1}=\theta^{t}-\alpha•gθt+1=θt−α•gα\alphaα:
Lu君
·
2023-11-01 02:12
笔记
机器学习
梯度下降
算法原理详解
梯度下降法
学习笔记
我们都知道
梯度下降法
是求解无约束最优化问题的最常用方法,可是为什么梯度下降可以用来求解最优化问题呢?梯度到底是什么?
wolfrevoda
·
2023-11-01 02:41
梯度下降-机器学习
梯度下降|笔记
1.
梯度下降法
的原理1.1确定一个小目标:预测函数机器学习中一个常见的任务是通过学习算法,自动发现数据背后的规律,不断改进模型,做出预测。
失眠的树亚
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2023-11-01 02:10
知识补充
笔记
梯度下降
感知机算法笔记及其matlab实现
感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面,为此,导入基于误分类的损失函数,利用
梯度下降法
对损失函数进行极小化,求得感知机模型。
张张成长记
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2023-10-31 11:32
算法
matlab
机器学习
matlab中实现en回归,Linear Regression & Ridge Regression的matlab实现
根据
梯度下降法
,我们有取deltaJs=0,则有
Ja'Soon
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2023-10-31 11:58
matlab中实现en回归
python 机器学习——线性回归与波士顿房价案例
线性回归与波士顿房价案例一、比较回归与分类二、线性回归器理论(1)线性回归(LinearRegression)(2)线性回归的参数估计最小二乘法(Leastsquares)
梯度下降法
极大似然法(MaximumLikelihood
曹文杰1519030112
·
2023-10-30 12:08
python机器学习及实践
python
机器学习
深度学习与计算机视觉(一)
文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务Sigmoid神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数
梯度下降法
-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用
梯度下降法
训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面
@@老胡
·
2023-10-27 17:18
计算机视觉
深度学习
计算机视觉
人工智能
Pytorch(二) --
梯度下降法
针对y=wx+b,利用
梯度下降法
求得相对应的w和b,此时,w和b是一个近似解,而不是确切解。上图是针对y=wx的
梯度下降法
的步骤,y=w*x+b的步骤与之类似,只不过分为两步,w和b。
starlet_kiss
·
2023-10-27 14:44
Pytorch
pytorch
深度学习
python
梯度下降法
pytorch入门第二课——随机梯度下降(SGD)
目录前言方法jupyterrecord梯度下降随机
梯度下降法
SGD(stochasticgradientdescent)(使用较多)总结参考方法梯度下降的思想:随机选择一个方向,然后每次迈步都选择最陡的方向
疯狂java杰尼龟
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2023-10-27 14:42
机器学习
pytorch
随机梯度下降
Pytorch代码入门学习之分类任务(三):定义损失函数与优化器
目录一、定义损失函数1.1代码1.2损失函数简介1.3交叉熵误差(crossentropyerror)二、定义优化器2.1代码2.2构造优化器2.3随机
梯度下降法
(SGD)一、定义损失函数1.1代码criterion
摘星星的屋顶
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2023-10-27 14:24
Python相关知识
pytorch
学习
分类
python
交叉熵损失函数
主要原因是在分类问题中,使用sigmoid/softmx得到概率,配合MSE损失函数时,采用
梯度下降法
进行学习时,会出现模型一开始训练时,学习速率非常慢的情况交叉熵函数是凸函数,求导时能够得到全局最优值
骑着蜗牛逛世界
·
2023-10-26 18:53
机器学习
大数据
【机器学习合集】深度学习模型优化方法&最优化问题合集 ->(个人学习记录笔记)
文章目录最优化1.最优化目标1.1凸函数&凹函数1.2鞍点1.3学习率2.常见的深度学习模型优化方法2.1随机
梯度下降法
2.2动量法(Momentum)2.3Nesterovacceleratedgradient
slience_me
·
2023-10-26 18:55
机器学习
1024程序员节
机器学习
深度学习
人工智能
机器学习中为什么需要梯度下降_机器学习理论(四)线性回归中的
梯度下降法
...
(小小:机器学习的经典算法与应用)(小小:机器学习理论(一)KNN-k近邻算法)(小小:机器学习理论(二)简单线性回归)(小小:机器学习理论(三)多元线性回归)(小小:机器学习理论(四)线性回归中的
梯度下降法
weixin_39607423
·
2023-10-26 02:24
机器学习中为什么需要梯度下降
线性分组码的最小汉明距为6
线性回归梯度下降法python
实验二:线性回归
目录实验前准备一元线性回归模型实验要求实验数据预处理方法1——最小二乘法方法2——
梯度下降法
方法3——矩阵求解法三元线性回归模型实验要求实验数据预处理方法1——矩阵求解法方法2——
梯度下降法
实验总结实验前准备本实验是在
盐水鸭的守护神
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2023-10-26 02:19
机器学习
人工智能
线性回归
python
Neural ODE 神经常微分方程
NeuralODEODE常微分方程欧拉法求解:欧拉法求解过程是一个递归的过程,这个思想和牛顿法、
梯度下降法
是相似的。并且它将函数离散化,分割成一个个小段来求解。
weixin_44040169
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2023-10-25 01:06
python
机器学习
深度学习
pytorch
算法
深度学习期末复习
2.感知机2.1感知机的结构图,2.2感知机的
梯度下降法
,算法流程确定初始化参数w和b。搭建感知器模型。利用反向算法,完成权重系数的调整。注:初始化参数可以任意设定,最终都会根据反向算法完成收敛。
ustcthebest
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2023-10-24 15:42
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习
全梯度下降算法从零实现,基于Numpy
批量
梯度下降法
BGDGithub批量
梯度下降法
(BatchGradientDescent,简称BGD)是
梯度下降法
最原始的形式,它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新,其数学形式如下:
Lornatang
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2023-10-24 08:36
机器学习(新手入门)-线性回归 #房价预测
题目:给定数据集dataSet,每一行代表一组数据记录,每组数据记录中,第一个值为房屋面积(单位:平方英尺),第二个值为房屋中的房间数,第三个值为房价(单位:千美元),试用
梯度下降法
,构造损失函数,在函数
dwly12345
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2023-10-24 07:53
机器学习
线性回归
人工智能
神经网络的梯度优化方法
梯度下降法
(GradientDescent):特点:梯度下降是最基本的优化算法,它试图通过迭代更新参数来最小化损失函数。优点:简单易懂。全局收敛性(在凸优化问题中)。
Chen_Chance
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2023-10-22 13:00
神经网络
人工智能
机器学习
Python 机器学习入门之ID3决策树算法
系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之
梯度下降法
第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之
bug别找我
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2023-10-21 18:23
机器学习
算法之美
机器学习
算法
python
第三章 Python 机器学习入门之C4.5决策树算法
系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之
梯度下降法
第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之
bug别找我
·
2023-10-21 18:17
算法之美
机器学习
机器学习
算法
python
全连接网络参数Xavier初始化
1.梯度消失考虑下图的神经网络,在使用
梯度下降法
迭代更新W_ki和W_ij时,它们的梯度方向间有什么关系?
天津泰达康师傅
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2023-10-21 05:01
机器学习
机器学习
人工智能
【数之道 05】走进神经网络模型、机器学习的世界
神经网络神经网络(ANN)神经网络基础激活函数神经网络如何通过训练提高预测准确度逆向参数调整法(BackPropagation)
梯度下降法
链式法则增加一层b站视频连接神经网络(ANN)最简单的例子,视频的推送
醉酒柴柴
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2023-10-20 23:48
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习讲稿(27)
5.5瀑布下降法我们在没有讲述瀑布下降法(即完全
梯度下降法
)之前就比较了这个方法和随机
梯度下降法
的优劣。很多人会觉得丈二金刚摸不着头脑。但是这其实是很必要的。
山岳之心
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2023-10-20 14:03
神经网络反向传播算法
反向传播算法本质上是
梯度下降法
。人工神经网络的参数多,梯度计算比较复杂。在人工神经网络模型提出几十年后才有研究者提出了反向传播算法来解决深层参数的训练问题。本文将详细讲解该算法的原理及实现。
360技术
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2023-10-20 07:48
人工神经网络反向传播,神经网络的前向传播
什么是反向传播算法反向传播算法适合于多层神经元网络的一种学习算法,它建立在
梯度下降法
的基础上。
「已注销」
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2023-10-20 07:18
神经网络
机器学习
深度学习
轻松入门机器学习-线性回归实战
下面将从stasmodels包的最小二乘法、skleran的最小二乘法、批量
梯度下降法
、随机
梯度下降法
和小批量随机
梯度下降法
等方式实现线性回归。
小文的数据之旅
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2023-10-20 00:30
梯度下降法
1.设置初始W,计算F(W)2.计算梯度▽F(W)*下降方向:dir=(-▽F(W))3.调用linsesrarch得到下降后的Wnew和F(Wnew)4.如果F(Wnew)-F(W)较小,达到max_lter停止;10(-6)否则W=Wnew;F(W)=F(Wnew);跳到第2步
incover
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2023-10-19 22:42
梯度下降算法(Gradient Descent)
GD
梯度下降法
的含义是通过当前点的梯度(偏导数)的反方向寻找到新的迭代点,并从当前点移动到新的迭代点继续寻找新的迭代点,直到找到最优解,梯度下降的目的,就是为了最小化损失函数。
怎么全是重名
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2023-10-19 21:56
ML——algorithm
算法
机器学习
人工智能
华为ICT——第一章-神经网络基础 私人笔记
最小值(最小化)梯度下降:增长的最快反向传播:更新参数:均方差损失函数:(主要用于回归问题)交叉熵损失函数:(主要用于分类问题)
梯度下降法
:小批量梯度下降Mbgd(一
希斯奎
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2023-10-18 18:17
华为ICT
神经网络
笔记
人工智能
华为
六.网络参数初始化
神经网络模型一般依靠随机
梯度下降法
进行模型训练和参数更新,网络的最终性能与收敛得到的最优解直接相关,而收敛效果实际上又很大程度取决于网络参数最开始的初始化。
愿风去了
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2023-10-18 00:16
【PyTorch深度学习实践】02_梯度下降
梯度下降算法实现代码2.随机梯度下降实现代码3.小批量随机梯度下降梯度下降1.梯度下降算法之前可以使用穷举的方法逐个测试找使损失函数最小的点(即找最优权重),但权重过多时,会使穷举变得非常困难,因此需要优化,
梯度下降法
就是其中一种优化方式
青山的青衫
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2023-10-17 00:32
#
Pytorch
深度学习
pytorch
用
梯度下降法
来调整参数w和b
这篇文章就要介绍如何用
梯度下降法
来找到w和b。如下图所示,代价方程在三位空间的表现形式可以是下面这样的。无论我们从代价函数的哪个点开始进行梯度下降,最终都会达到最低点。
Ang陈
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2023-10-16 22:07
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