文章目录前言一、随机梯度下降是什么？二、代码实现1.引入库2.建立训练集和测试集3.线性回归实现3.1初始参数3.2计算最优参数3.3计算训练集和测试集误差3.4评价模型3.4输出结果并显示图像三、实验过程第一次实验第二次实验第三次实验总结 前言本文使用随机梯度下降，进行线性回归参数估计，多项式回归请参考多项式回归——梯度下降一、随机梯度下降是什么？梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问
正则化 正则化是用来防止模型过拟合的过程，常用的有L1正则化和L2正则化两种选项，分别通过在损失函数后加上参数向 量 的L1范式和L2范式的倍数来实现。这个增加的范式，被称为“正则项”，也被称为"惩罚项"。损失函数改变，基 于损失函数的最优化来求解的参数取值必然改变，我们以此来调节模型拟合的程度。L1范式
逻辑回归垃圾邮件分类测试肿瘤是良性还是恶性预测某人的信用是否良好Sigmoid/Logistic Function θ和x是矩阵类型的，θ是参数矩阵，x是数据矩阵g(x)的取值范围是0—1，就可以分为两类，大于0.5为1类，小于0.5为另一类。决策边界中间这条线是值为零的等高线。画一个圆，半径为1，这就是一个决策边界。 很复杂的决策边界。逻辑回归的代价函数： h(X)是样本值，y是标签值。 就是0
【机器学习笔记二】回归算法-随机梯度下降
参考资料：【1】 Spark MLlib 机器学习实践【2】 机器学习之梯度下降 【3】 统计学习方法 1、回归分析概念在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平
引入梯度下降算法可以用于在线性回归（及以外）问题中帮助我们求出最小的代价函数\(J\)。基本步骤：先初始化\(\theta_0和\theta_1\)，一般选择同时初始化为0。然后持续改变\(\theta_0和\theta_1\)来减少代价函数\(J\)，直到最小值，或者是局部最小值。假设我们把下图现象成想象成一座山，想象你站在红色的山顶上，该用什么步伐和方向才能最快下山。如果你的起点偏移一点，你可
回归(Regression)在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locally weighted回归，logistic回归，等等。用一个很简单的例子来说明回归，这个例子来自很多的地方，比如说weka。大概就是，做一个房屋价值的评估系统，一个房屋的价值来自很多地方，比如说面积、
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2013-07-08 13:57:00
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文章目录逻辑回归的计算逻辑使用python实现运行结果 逻辑回归是一种经典的二分类算法（当然也可以用作多分类），也是我们在进行数据分析和挖掘过程中最常使用的算法之一。 通常我们在选择机器学习算法的时候，往往都是先选取简单的模型，如逻辑回归模型，因为它的原理简单、可解释性强，我们将简单的模型和复杂的模型取得的结果进行对比，如果它们效果差不多，那我们也没有必要选择复杂的模型了，逻辑回归就是这样一
import numpy as np
import pandas as pd导入数据data=pd.read_csv(r"F:\数据集\dataset\boston.csv")
data.head() Unnamed: 0crimzninduschasnoxrmagedisradtaxptratioblacklstatmedv010.0063218.02.3100.5386.57565.24.0
上一节中，我们讲了梯度下降算法，这一节我们将要将梯度下降和代价函数结合得到线性回归算法。它可以用直线模型来拟合数据。 首先我们来回顾一下之前的知识点。左侧为梯度下降法，右侧为线性回归模型（包括线性假设和平方差代价函数）。 我们要做的就是将梯度下降法应用到最小化平方差代价函数。为了应用梯度下降法，我们要弄清楚公式中的导
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2023-06-19 05:58:37
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梯度：梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。（梯度的方向就是函数增长最快的方向）在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向。 &
机器学习监督算法的基本思路是 让拟合的模型尽量接近真实数据， 换句更通俗的话, 要让我们的模型尽量简单又能很好的反应已知数据之间关系。在这个贴近的过程可能存在两个截然相反的问题：过拟合和拟合不够。 拟合不够是模型预测值与真实值之间误差较大，上篇文章中提到梯度下降就是讨论解决问题（求损失函数最小）。
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2020-08-05 11:03:00
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之前讲了python基本数据类型和组合数据类型 is操作符可以判断类型的不太之处 对象有很多标识，当作内存地址，就是唯一标识符id看l4第0个元素 number1也是同一个元素 虽然是两个不同的变量，但是可以引用一个元素 **is判断是否同一元素 下面的比较是l1和l3是否同一个对象，并不是比较值是否相同 **但是l1[0]和l3[0]是同一个对象不是同一个对象，但是可以引用内部的同一个对象，因为
建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学管理员，你想根据两次考试的结果
来决定每个申请人的录取机会，你有以前申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训
例子，有两个考试的申请人的分数和录取决定，为了做到这一点，建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。 导入数据，并读取数据import numpy as np
import p
线性回归之梯度下降法1.梯度的概念梯度是一个向量，对于一个多元函数\(f\)而言，\(f\)在点\(P(x,y)\)的梯度是\(f\)在点\(P\)处增大最快的方向，即以f在P上的偏导数为分量的向量。以二元函数\(f(x,y)\)为例，向量\(\{\frac{\partial f}{\partial x},\frac{\partial f}{\partial y}\}|_{(x_0,y_0)}=f
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2023-08-07 14:54:23
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logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。其公式如下: &nb
在了解梯度下降（Gradient Descent）之前，我们先要知道有关线性回归的基本知识，这样可以进一步的加深对梯度下降的理解，当然梯度下降（Gradient Descent）并不单单只能进行回归预测，它还可以进行诸如分类等操作。关于线性回归的具体讲解本文不详细涉及，只简单列出几个相关公式。线性回归公式 4-1：线性回归模型预测 是 是第 个模型参数 (包括偏置项 以及特征权重 )也可以用
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2023-06-25 20:16:51
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1.逻辑回归中的梯度下降（Logistic Regression Gradient Descent ）我们讨论怎样通过计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降算法。它的关键点是几个 重要公式，其作用是用来实现逻辑回归中梯度下降算法。但是在本节视频中，我将使用计算 图对梯度下降算法进行计算。我必须要承认的是，使用计算图来计算逻辑回归的梯度下降算 法有点大材小用了。但是，我认为以这个例子作为开始来讲解，可以
一、回归应用广泛二、引出梯度下降算法来求解minL（1）梯度下降厉害的地方在哪里？只要方程可微分，都可以拿来进行处理，来找比较好的参数和方程。梯度的方向是变化率最大的方向。（2）梯度下降法：只有一个参数时总是为了让loss减少。任取一点，求出来该点的导数为负，就增加w；反之减少w。n ： learning rate 学习率 （决定步长） 可以看出来步长是变化的。越接近min，导数值越小，步长越小。
机器学习 -- 线性回归一、梯度下降法1、概念2、对比分析梯度下降法和最小二乘法3、代码 “故不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海” 线性回归的第二部分，梯度下降法 一、梯度下降法1、概念 在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一。这是一种很重要的优化方法，需要进行好
1.对梯度下降法概念的理解：在求解机器学习的算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的算法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。2.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。比如函数f(x,y),分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x,&nb
