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【Machine Learning, Coursera】机器学习Week10 大规模机器学习笔记

ML:LargeScaleMachineLearning本节内容：适用于大规模数据的梯度下降方法及如何确保算法收敛机器学习概念：批量梯度下降(BatchGradientDescent)随机梯度下降(StochasticGradientDescent

Aki-Z·2022-12-01 07:03

吴恩达机器学习笔记（十一） —— Large Scale Machine Learning

主要内容：一.Batchgradientdescent二.Stochasticgradientdescent三.Mini-batchgradientdescent四.Onlinelearning五.Map-reduceanddataparallelism

你狗·2022-12-01 07:02

机器学习（二十三）- Large Scale Machine Learning

GradientDescentwithLargeDatasets我们之前也有提到过，对于机器学习任务来说，有时候数据量的大小会很大程度上决定我们模型的好坏。

mike112223·2022-12-01 07:57

PyTorch称霸学界，TensorFlow固守业界，ML框架之争将走向何方？

选自TheGradient作者：HoraceHe机器之心编译参与：张倩、郑丽慧2019年，ML框架之争只剩两个实力玩家：PyTorch和TensorFlow。

我爱计算机视觉·2022-12-01 07:57

吴恩达机器学习笔记week17——大规模机器学习 Large scale machine learning

吴恩达机器学习笔记week17——大规模机器学习Largescalemachinelearning17-1.学习大数据集Learningwithlargedatasets17-2.随机梯度下降Stochaticgradientdescent

Saulty·2022-12-01 07:22

【含课程pdf & 测验答案】吴恩达-机器学习公开课学习笔记 Week10 Large Scale Machine Learning

吴恩达-机器学习公开课学习笔记Week10LargeScaleMachineLearning10LargeScaleMachineLearning课程内容10-1GradientDescentwithLargeDatasetsLearningWithLargeDatasetsStochasticGradientDescentMini-BatchGradientDescentStochasticGr

CodingRae·2022-12-01 07:52

Stanford 机器学习笔记 Week10 Large Scale Machine Learning

GradientDescentwithLargeDatasetsLearningWithLargeDatasets在处理海量数据时对算法会有更高的要求。

Baoli1008·2022-12-01 07:22

【机器学习】课程笔记16_大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

大规模机器学习大型数据集的学习（LaerningwithLargeDatasets）随机梯度下降（StochasticGradientDescent）小批量梯度下降（Mini-BatchGradientDescent

雀栎·2022-12-01 07:49

【学习7】gradient、hessian、batch size、momentum

在criticalpoint（g=0）的地方，绿色方框的这一项会变成0，但是红色框的这项不会变为0.当H是的值全是正数，就是localminima；当H的值全是负数，就是localmaxima；当H的值有正有负，就是saddlepoint。g是一次微分，hessian是二次微分当我们遇到g已经为0，模型无法进行下一步更新，但是又没有达到最低值的时候，可以用H来做。二次微分的特征值入如果出现负数，那

Raphael9900·2022-12-01 04:41

SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient读书笔记

本篇博客仅为方便个人日后翻阅，对公式的解读代表了个人观点，希望能给大家带来一些启发。SequenceGenerativeAdversarialNets序列生成问题的描述：给定真实世界的结构化序列的数据集，训练一个含有参数θ的生成网络Gθ我们基于强化学习来解释这一问题，在第t个时间步，状态s是先前已生成的词(y1,...,yt−1)，动作a是如何选择要生成的词yt，这也是生成模型的工作Gθ(yt|Y

时光正好466·2022-11-30 22:16

APG(Accelerate Proximal Gradient)加速近端梯度算法和 NAG(Nesterov accelerated gradient)优化器原理 (二)

文章目录前言NAG优化器APG与NAG的结合Pytorch代码实现总结附录公式(11)推导引用前言近期在阅读Data-DrivenSparseStructureSelectionforDeepNeuralNetworks论文时，用到里面APG-NAG相关优化器的知识，原论文方法采用mxnet去实现的，在这里想迁移到pytorch中。因此手撕一下APG和NAG相关的知识。在之前文章APG(Accel

等待戈多。·2022-11-30 20:12

深度学习Day03

SGD五大算法大的gradient会被小的牵制

非畅6 1·2022-11-30 19:59

pytorch学习笔记-入门-定义网络

在数据集上迭代，3：通过神经网络处理输入4：计算损失，输出值和正确值的插值大小5：将梯度反向传播会回网络的参数6：更新网络的参数，主要使用如下的更新原则：weight=weight-learning_rate*gradient

wenqiang su·2022-11-30 18:01

Tensorflow2.0常用函数

常用函数1.张量生成数据类型如何创建一个Tensor2.常用函数2.1基本2.2axis2.3tf.Variable2.4TensorFlow中的数学运算2.5矩阵乘2.6特征与标签2.7函数对指定参数求导gradient2.8

Rocket,Qian·2022-11-30 17:38

机器学习-随机森林算法

硬投票和软投票1.1概念介绍1.2硬投票展示1.3硬投票和软投票效果对比硬投票：软投票六、Bagging策略决策边界展示八、OOB袋外数据的作用九、特征重要性可视化展示十、AdaBoost算法决策边界展示十一、GradientBoo

Tc.小浩·2022-11-30 16:03

Bagging策略和随机森林的应用以及线性回归与局部加权回归三种实例（线性回归、AdaBoost、GradientBoostingRegressor）【机器学习】

一.Bagging策略bootstrapaggregation有放回抽样集合从样本集中重采样（有重复的）选出n个样本在所有属性上，对这n个样本建立分类器（ID3、C4.5、CART、SVM、Logistic回归等）重复以上两步m次，即获得了m个分类器将数据放在m个分类器上，最后根据m个分类器的投票结果，决定数据属于哪一类二.随机森林随机森林在bagging基础上做了修改。从样本集中用Bootstr

上进小菜猪·2022-11-30 16:50

吴恩达机器学习ex8-协同过滤推荐系统

目录1.导包2.加载并检查数据3.代价函数cost4.梯度下降gradient5.正则化代价函数cost和梯度下降函数gradient6.训练前的准备工作7.训练1.导包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassbfromscipy.ioimportloadmatfromscipy.opti

怀怀怀怀·2022-11-30 16:18

LSTM及其变种及其克服梯度消失

本宝宝又转了一篇博文，但是真的很好懂啊：写在前面：知乎上关于lstm能够解决梯度消失的问题的原因：上面说到，LSTM是为了解决RNN的GradientVanish的问题所提出的。

weixin_30839881·2022-11-30 13:54

xgboost算法_Xgboost调参小结

XGBoost全称是eXtremeGradientBoosting，由陈天奇所设计，和传统的梯度提升算法相比，XGBoost进行了许多改进，它能够比其他使用梯度提升的集成算法更加快速。

weixin_39806288·2022-11-30 08:20

统计学习方法——4.决策树——XGBoost、LightGBM

一、介绍1.XGBoost（极限梯度提升树，eXtremeGradientBoosting）：（1）XGB目标函数，一棵树的生成XGB目标函数：XGB目标函数=训练损失+正则项（树的复杂度）XGB目标函数

要坚持写博客呀·2022-11-30 08:20

XGBoost

目录1.XGBoost原理1.1提升方法（Boosting）1.2提升决策树（BDT，BoostingDecisionTree）1.3梯度提升决策树（GBDT，GradientBoostingDecisionTree

一杯敬朝阳一杯敬月光·2022-11-30 08:48

XGBoost（极限梯度提升）

它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了一种并行树提升（也称为GBDT、GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题。

Sonhhxg_柒·2022-11-30 08:17

极限梯度提升决策树（XGBoost）学习笔记

引用七月在线课程文档http://localhost:8888/notebooks/XGBoost.ipynbXGBoostXGBoost=eXtreme+GBDT=eXtreme+(Gradient+

Royalsan·2022-11-30 08:43

XGBoost和Boosted Trees

BoostedTreesXGBoost是“ExtremeGradientBoosting”的缩写，其中“GradientBoosting”一词由Friedman在论文《GreedyFu

大师鲁·2022-11-30 08:11

回归预测 | MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树多输入单输出(预测新数据，多指标评价)

极限梯度提升树多输入单输出(预测新数据，多指标评价)预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树多输入单输出(预测新数据，多指标评价)，XGBoost的全称是eXtremeGradientBoosting

机器学习之心·2022-11-30 08:41

时序预测 | MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树时间序列预测

XGBoost极限梯度提升树时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍XGBoost的全称是eXtremeGradientBoosting

机器学习之心·2022-11-30 08:40

回归预测 | MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树多输入单输出

XGBoost极限梯度提升树多输入单输出目录回归预测|MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树多输入单输出预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍XGBoost的全称是eXtremeGradientBoosting

机器学习之心·2022-11-30 08:10

XGBoost(极端梯度提升)算法原理小结

前言XGBoost（eXtremeGradientBoosting）全名叫极端梯度提升，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost，XGBoost在绝大多数的回归和分类问题上表现的十分顶尖

chenyiming2010·2022-11-30 08:07

XGBoost 极限提升树 (Extreme Gradient Boosting）（一）

XGBoost是一个以提升树为核心的算法系统，它覆盖了至少3+建树流程、10+损失函数，可以实现各种类型的梯度提升树。同时，XGBoost天生被设计成支持巨量数据，因此可以自由接入GPU/分布式/数据库等系统、还创新了众多工程上对传统提升算法进行加速的新方法。【本文给对于XGBoost零基础de人，跟着完成所有实验，必有收获。后续会用实际算法竞赛题目来巩固（尽量不拖更）】GBDT？如果你一无所知，

Wing以一·2022-11-30 08:03

JS 如何在 canvas 中绘制渐变颜色的文字

最近自己实现了一个在canvas绘制渐变颜色的文字实现说明：CanvasRenderingContext2D的颜色填充属性fillStyle可以通过createLinearGradient()与createRadialGradient

·2022-11-30 06:33

逻辑回归(logistic regression)原理理解+matlab实现

GradObj','on','MaxIter',100);inittheta=[00]';theta=fminunc(@costFunc,inittheta,options);end%%function[J,gradient

yanxiaopan·2022-11-30 05:05

机器学习小项目---利用逻辑回归实现MINIST手写数字数据集

文章目录概览思路SigmoidLossGradientAccuracy完整代码结果展示概览这是我们老师之前上课布置的一个小作业，现分享出来，纪念一下。

一米八八的超儿·2022-11-29 22:06

深度强化学习CS285-Lec18 Meta-Learning in RL

1.3.2Meta-Learning的学习方式1.4Meta-Learning的一些理解二、Meta-RL2.1问题描述：2.2Recurrence(fff为RNN，LLL为PG——PolicyGradient

Nemo555·2022-11-29 18:31

深度强化学习CS285 lec5-lec9（超长预警）

深度强化学习CS285lec5-lec9学习感悟一、策略梯度(PolicyGradient)1.1REINFORCE1.2改进方法1.2.1因果性（Causality）1.2.2基准（Baselines

Nemo555·2022-11-29 18:27

tensorflow 中 tf.control_dependencies 顺序问题

#优化损失函数train_step=tf.train.GradientD

SATAN 先生·2022-11-29 18:21

python实现简单的神经网络,python调用神经网络模型

Scikit-learnScikit-learn是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，GradientBoosting

普通网友·2022-11-29 13:06

机器学习算法系列（二十）-梯度提升决策树算法（Gradient Boosted Decision Trees / GBDT）

前面一节我们学习了自适应增强算法（AdaptiveBoosting/AdaBoostAlgorithm），是一种提升算法（BoostingAlgorithm），而该算法家族中还有另一种重要的算法——梯度提升决策树1（GradientBoostedDecisionTrees

Saisimonzs·2022-11-29 11:42

十三、机器学习四大神器之XGBoost、LightGBM、Catboost和NGBoost

前言：XGBoost、LightGBM和Catboost是三个基于GBDT（GradientBoostingDecisionTree）代表性的算法实现GBDT是机器学习中的一个非常流行并且有效的算法模型

s_daqing·2022-11-29 10:48

深度学习中的epochs，batch，iterations，Mini-batch

iterations1.1epochs1.2batch1.3iterations2前向传播和反向传播2.1前向传播Forwardpropagation2.2反向传播Backpropagation3Mini-batchgradientdescent3.1

算法黑哥·2022-11-29 08:26

梯度优化方法：BGD,SGD,mini_batch, Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

文章目录目标函数三种梯度下降优化框架1、BGD、SGD、mini_batch2、**优缺点对比：**3、**问题与挑战：**优化梯度下降法1、动量梯度下降法（Momentum）2、NesterovAccelaratedGradient

hellobigorange·2022-11-29 08:20

SGD+minibatch学习

其过程可描述为：,引自该链接（如何理解随机梯度下降（stochasticgradientdescent，SGD）？

sjz4号q·2022-11-29 08:19

从LeNet-5看懂卷积神经网络结构

LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。

量子孤岛·2022-11-29 07:18

LeNet-5详解

一、前言LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。

琥珀彩·2022-11-29 07:48

这可能是神经网络 LeNet-5 最详细的解释了！

出自论文《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition》论文传送门：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun

红色石头Will·2022-11-29 07:17

机器学习里的攻击-躲避攻击(Evasion attacks)

目录1前言2Evasionattacks逃逸攻击2.1逃逸攻击的应用场景2.2逃逸攻击的攻击模式2.3逃逸攻击的研究方向2.4常见对抗样本生成方式2.4.1基于梯度的攻击2.4.1.1FGSD（Fastgradientsignmethod

学渣渣渣渣渣·2022-11-29 07:06

python使用梯度下降方法实现线性回归算法_Python机器学习算法入门之梯度下降法实现线性回归-阿里云开发者社区...

1.背景文章的背景取自AnIntroductiontoGradientDescentandLinearRegression，本文想在该文章的基础上，完整地描述线性回归算法。部分数据和图片取自该文章。

weixin_39774905·2022-11-29 07:36

【五】AI Studio 项目详解【VisualDL工具、环境使用说明、脚本任务、图形化任务、(五)在线部署及预测】PARL

环境配置+python入门教学【二】-Parl基础命令【三】-Notebook、&pdb、ipdb调试【四】-强化学习入门简介【五】-Sarsa&Qlearing详细讲解【六】-DQN【七】-PolicyGradient

汀、·2022-11-28 22:31

GitHub资源汇总

文章目录强化学习图像分类语义分割目标检测GAN其他强化学习Tianshou(天授)isareinforcementlearningplatformbasedonpurePyTorch强化学习框架天授源码关于PolicyGradient

longrootchen·2022-11-28 22:44

OpenCV 图像边缘提取（四）—— Canny API提取边缘(C#)

Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤：应用高斯滤波来平滑图像，目的是去除噪声找寻图像的强度梯度（intensitygradients）应用非最大抑制（non-maximumsuppression）

Aron Du·2022-11-28 21:30

吴恩达机器学习课程笔记－2.单变量线性回归

代价函数（CostFunction）2.3代价函数的直观理解I（CostFunctionIntuitionI）2.4代价函数的直观理解II（CostFunctionIntuitionII）2.5梯度下降（GradientDescent

st4yfoolish·2022-11-28 20:55

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