文章目录写在前面小批量随机梯度公式代码参考文献 写在前面小批量随机梯度下降法（Mini-batch Stochastic Gradient Decent）是对速度和稳定性进行妥协后的产物小批量随机梯度公式 我们可以看出当b=1时，小批量随机下降法就等价与SGD；当b=N时，小批量就等价于全批量。所以小批量梯度下降法的效果也和b的选择相关，这个数值被称为批量尺寸(batch size)。对于如何选
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2023-10-24 00:04:55
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1 批量梯度下降 在经典的随机梯度下降算法（批量梯度下降）中，迭代下降公式是 $x_{t+1}=x_{t}-\alpha \nabla f\left(x_{t}\right)$ 以一元线性回归的目标函数为例 $\sum \limits _{i=1}^{n}\left(a x_{i}+b-y_{i}\ ...
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2021-07-26 01:16:00
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原理 梯度下降法也是一种继最小二乘法后求解最优解的技术之一，在机器学习和深度学习上的应用也十分广泛。最小二乘法对于模型并不复杂的情况来说，可以一步到位的求出最优解，这是它的优势也是劣势。因为对于模型稍微复杂点，就无法在理论和公式上给出一步到位的解。这时就需要梯度下降法来迭代地求出最优解。当然求出的也有可能是局部最优解。 代码演示 首先进行一维函数的代码演示：下图是一个关于x的二次函数，找出最优解
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2024-01-08 17:02:15
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原文链接:http://ihoge.cn/2018/GradientDescent.html最近在看机器学习相关的基础算法原理,意外发现一个大神的分享网页,简洁并且语言精炼,思路很清楚,仔细研究会对算法原理有新的理解,另外还有代码分享,可以手码.引言李航老师在《统计学习方法》中将机器学习的三要素总结为：模型、策略和算法。其大致含义如下：模型：其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条...
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2021-09-01 16:13:48
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Python编程学习圈 2020-12-14前言我们有假设函数，我们有一种方法可以衡量它与数据的匹配程度。现在我们需要估计假设函数中的参数。这就是梯度下降的地方。概念想象一下，我们根据其字段绘制我们的假设函数 θ0和 θ1（实际上，我们将代价函数绘制为参数估计的函数）。我们不是绘制x和y本身，而是我们的假设函数的参数范围以及选择一组特定参数所产生的代价。我们把 θ0在x轴和 θ1在y轴上，在垂直z
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2021-04-04 14:19:58
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梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。 最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。 最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。 可以用于求解非线性方程组。
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2016-11-15 21:21:00
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# 实现“梯度下降算法 机器学习”教程
## 整体流程
首先让我们看一下整个梯度下降算法的流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化参数θ |
| 2 | 计算代价函数J(θ) |
| 3 | 计算梯度 ∇J(θ) |
| 4 | 更新参数θ |
| 5 | 重复步骤2-4，直到收敛 |
## 每一步具体操作
### 步骤1：初始化参数θ
```markd
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2024-03-12 05:00:58
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2019-12-05 20:42:00
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinef = lambda x :(x-3)**2+2.500)y = f(x)plt.plot(x...
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2022-07-04 20:43:14
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并不是所有函数都有唯一的极值点代码演示梯度下降法可视化封装eta = 0.01时eta = 0.001时eta = 0.8时优化 避免死循环eta = 1.1时。
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2024-02-27 10:09:45
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1 前言 机器学习和深度学习里面都至关重要的一个环节就是优化损失函数，一个模型只有损失函数收敛到一定的值，才有可能会有好的结果，降低损失的工作就是优化方法需做的事。常用的优化方法：梯度下降法家族、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、Momentum、Nesterov Momentum、Adagrad、RMSprop、Adam等。 梯度下降法不论是在线性回归还是Logistic回归中，主要目的是通过迭
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2021-05-30 07:59:27
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目录1 详解梯度下降算法1.1梯度下降的相关概念复习1.2 梯度下降法的推导流程
原创
2022-10-02 19:33:32
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概述 梯度下降法(Gradient Descent)是一个算法，但不是像多元线性回归那样是一个具体做回归任务的算法，而是一个非常通用的优化算法来帮助一些机器学习算法求解出最优解的，所谓的通用就是很多机器学习算法都是用它，甚至深度学习也是用它来求解最优解。所有优化算法的目的都是期望以最快的速度把模型参数θ求解出来，梯度下降法就是一种经典常用的优化算法。梯度下降法的思想 思想就类比于生活中的一些事
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2023-11-09 01:31:53
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一、 什么是梯度下降算法 首先，我们需要明确梯度下降就是求一个函数的最小值，对应的梯度上升就是求函数最大值。简而言之：梯度下降的目的就是求函数的极小值点，例如在最小化损失函数或是线性回归学习中都要用到梯度下降算法。 ##梯度下降算法作为很多算法的一个关键环节，其重要意义是不
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2023-11-29 18:15:35
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梯度下降法的基本思想是函数沿着其梯度方向增加最快，反之，沿着其梯度反方向减小最快。在前面的线性回归和逻辑回归中，都采用了梯度下降法来求解。梯度下降的迭代公式为：θj=θj−α∂J(θ)∂θj 在回归算法的实验中，梯度下降的步长α为0.01，当时也指出了该步长是通过多次时间找到的，且换一组数据后，...
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2022-01-12 17:21:42
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此处对比批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降算法的优缺点算法批量梯度下降（Batch Gradient Descent, BGD）随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）代价函数梯度下降算法比较每一次更新参数θ时，都需要计算所有m个训练样本的差平方项求和，然后更新一次θ值，当m很大时，每一次迭代计算量大，且只能更新优化一小步每一次更新参数θ时，不需要对
目录梯度梯度下降常用的梯度下降算法（BGD，SGD，MBGD）梯度下降的详细算法算法过程批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent） 梯度下降的优化算法存在的问题梯度下降优化的方法 机器学习中具体梯度下降的优化算法基
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2024-07-29 17:12:52
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目录1.梯度下降的定义2.梯度下降学习的原理2.1 微分2.2梯度3.批量随机下降4.随机批量下降1.梯度下降的定义梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解无约束优化问题，如机器学习算法的模型参数，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。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
左侧像高方差的算法，增加训练集的大小提高性能 右侧像高偏差的算法，不需要增大算法的规模,m=1000就很好了 一个很自然的方法是多加一些特征 或者在你的神经网络里加一些隐藏的单元等等 所以最后你会变成一个像左边的图 也许这相当于m等于1000 这给你更多的信心去花时间在添加基础设施来改进算法 而不是
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2020-01-30 22:35:00
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