跟SGD随机梯度下降有关的还有两种算法，一种是mini-batch小批量梯度下降法MBGD,另一种是BGD批量梯度下降法，这三种之间的区别在于BGD是所有样本都要进行梯度求解，而SGD是随机采取一个样本进行求解，而MBGD是采取多个样本但不是全部样本。 假设线性回归函数为： 那么损失函数为 那优化的时候肯定是为了损失函数变的更小，也就是hθ减去y的值更近，这也就是平方的好处，消除了正负值的影响。那
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2024-04-18 15:21:32
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梯度下降法大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化。 优化指的是改变 特征x以最小化或最大化某个函数 f(x) 的任务。 我们通常以最小化 f(x) 指代大多数最优化问题。 最大化可经由最小化算法最小化 -f(x) 来实现。我们把要最小化或最大化的函数称为目标函数或准则。 当我们对其进行最小化时，我们也把它称为损失函数或误差函数。下面，我们假设一
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2024-03-30 08:22:39
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1.梯度下降 1）什么是梯度下降？ 因为梯度下降是一种思想，没有严格的定义，所以用一个比喻来解释什么是梯度下降。 简单来说，梯度下降就是从山顶找一条最短的路走到山脚最低的地方。但是
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2023-07-06 21:47:29
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梯度下降法（gradient descent）是求解无约束最优化问题的一种常用方法，有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。 二.应用场景 1.给定许多组数据（xi, yi），xi （向量）为输入，yi为输出。设计一个线性函数y=h（x）去拟合这些数据。&nb
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2024-06-20 13:31:25
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大规模机器学习随机梯度下降小批量梯度下降算法随机梯度算法的调试 随机梯度下降普通的梯度下降法公式如下：这种算法又被称为批量梯度下降法，在这种算法下，每完成一次梯度下降都需要对所有的样本进行求和，如果样本数据过大，则会使得计算机负载过大，运算速度减慢。当面对大规模的样本数据时，此种算法显然不再适用，因此，提出一种新的梯度下降算法：随机梯度下降。随机梯度下降算法： 首先定义每一个训练样本的成本如下：
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2024-04-06 12:41:17
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算法介绍 简单来说，梯度下降就是从山顶找一条最短的路走到山脚最低的地方。但是因为选择方向的原因，我们找到的的最低点可能不是真正的最低点。如图所示，黑线标注的路线所指的方向并不是真正的地方。 既然是选择一个方向下山，那么这个方向怎么选？每次该怎么走？ 先说选方向，在算法中是以随机方式给出的，这也是造成有时候走不到真正最低点
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2024-05-04 14:51:19
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1. 损失函数 在线性回归分析中，假设我们的线性回归模型为： 样本对应的正确数值为： 现在假设判别函数的系数都找出来了，那么通过判别函数G(x)，我们可以预测是样本x对的值为。那这个跟实际的y的差距有多大呢？这个时候我就出来一个损失函数： 其实损失函数很容易理解，就是所有样本点的预测的值跟实际的值之
原创
2021-09-04 11:01:56
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1. SGD图示红色表示SGD的收敛路径，棕色表示梯度下降的收敛路径。普通的GD算法就是计算出每一时刻最陡的下降趋势(梯度)，SGD在随机挑选某一分量的梯度方向进行收敛，详细解释可继续往下看。2. SGD公式理解注：这一部分引用自知乎用户Qi Qi，原回答链接随机梯度下降主要用来求解类似于如下求和形式的优化问题： f(x)=∑i=1nfi(w,xi,yi)
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2024-05-14 09:50:55
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1.梯度下降 1）什么是梯度下降？ 因为梯度下降是一种思想，没有严格的定义，所以用一个比喻来解释什么是梯度下降。 简单来说，梯度下降就是从山顶找一条最短的路走到山脚最低的地方。但是
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2024-08-20 19:57:18
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随机梯度下降批尺寸有什么影响呢？？？当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大，内存不够。但盲目减少会导致无法收敛，batch_size=1时为在线学习，也是标准的SGD，这样学习，如果数据量不大，noise数据存在时，模型容易被noise带偏，如果数据量足够大，noise的影响会被“冲淡”，对模型几乎不影响。Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及
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2024-02-15 14:48:27
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目录: 1. 前言 2. 正文 2.1 梯度 2.2 梯度下降算法 2.2.1 批量梯度下降算法 2.2.2 随机梯度下降算法 3.参考文献 1.前言 这篇随笔
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2024-03-17 15:08:25
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[Machine Learning] 梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD
1. 批量梯度下降法BGD
2. 随机梯度下降法SGD
3. 小批量梯度下降法MBGD
4. 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种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度
随机梯度下降算法（Stochastic gradient descent，SGD）在神经网络模型训练中，是一种很常见的优化算法。这种算法是基于梯度下降算法产生的，所以要理解随机梯度下降算法，必须要对梯度下降算法有一个全面的理解。梯度下降：这个算法我在之前的博文Logistic Regression的数学推导过程以及Python实现 中有详细的说明介绍，这里我们再来简单回顾一下梯度下降算法：假设在逻
同这一章的梯度下降部分加起来,才是我们要讲的如何求解多元线性回归.如果写在一章中,内容过长,担心有的同学会看不完,所以拆分成两章.[坏笑] 上一章中有提到利用解析解求解多元线性回归,虽然看起来很方便,但是在解析解求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤.随着维度的增多,矩阵求逆的代价会越来越大(
随机梯度下降几乎所有的深度学习算法都用到了一个非常重要的算法：随机梯度下降（stochastic gradient descent,SGD)随机梯度下降是梯度下降算法的一个扩展机器学习中一个反复出现的问题： 好的泛化需要大的训练集，但是大的训练集的计算代价也更大机器学习算法中的代价函数通常可以分解成每个样本的代价函数的总和。训练数据的负条件对数似然函数可以写成：\[J(\theta)=E_{x,y
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2024-02-22 13:12:21
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@目录普通梯度下降随机梯度下降(SGD, Stochastic Gradient Descent)随机梯度下降的特点小批量梯度下降(Mini_Batch Gradient Densent)小批量梯度下降的特点所谓随机梯度下降, 顾名思义, 就是随机选取数据来做随机梯度下降.普通梯度下降普通的梯度下降的计算公式为:\[\omega = \omega - \lambda\frac{\partial J
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2023-07-31 00:45:01
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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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随机梯度下降法1. 概念 那个梯度值准确的求出来。 那么通过推导的这个公式可以看出来，要想求出这个准确的梯度来，在这个式子中每一项都要对所有的样本（ 个）进行一下计算，前面是有一个求和计算的，那么这样的一个下降法通常又叫做批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）。也就是说，每一次计算的过程都要将样本中所有的信息批量的进行计算，但是这显然就带来了一个问题，如果我们的 个样
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2024-05-08 18:52:07
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1.1.13. Stochastic Gradient Descent - SGD随机梯度下降“随机梯度下降是一种简单但是效果很好的，用来拟合线性模型的算法。并且，他在那些样本量，特征数量巨大的情况时特别有用。”为什么这么说呢？我们知道，传统的梯度下降，也就是批量梯度下降，它是依照每一个样本，计算出他们的梯度，再统一更新的。这样，虽然我们得到的梯度会非常准确，下降速度也会很快，但是因为计算梯度是一
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2024-05-29 00:15:34
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小批量梯度下降 (MBGD) 算法的工作原理在批量梯度下降 (BGD) 算法中，我们考虑算法所有迭代的所有训练示例。然而，在随机梯度下降 (SGD) 算法中，我们只考虑一个随机训练示例。现在，在小批量梯度下降 (MBGD) 算法中，我们在每次迭代中考虑训练示例的随机子集。由于这不像 SGD 那样随机，我们更接近全局最小值。然而，MBGD 很容易陷入局部最小值。让我们举个例子来更好地理解这一点。批量
