1. 学习曲线的绘制 learning_curve的使用案例
learning_curve 函数是 Scikit-learn 库中用于生成学习曲线的工具。以下是该函数的主要参数及其解释：estimator:模型估计器（estimator），即要评估性能的机器学习模型。这是必需的参数。X:特征数据，输入模型的训练数据。y:目标数据，与特征数据相对应的标签。train_sizes:用于指定用于生成学习
转载
2024-06-11 19:42:26
25阅读
如何让孩子爱上机器学习？1. 梯度gradient f : ▽f = ( ∂f/∂x, ∂f/∂x, ∂f/∂x )a) 这是一个向量b) 偏导和普通导数的区别就在于对x求偏导的时候，把y z 看成是常数 （对y求偏导就把x z 看成是常数）梯度方向其实就是函数增长方向最快的地方，梯度的大小代表了这个速率究竟有多大，因此
转载
2023-09-17 17:02:47
124阅读
随着神经网络层数的增加，会出现梯度消失或者梯度爆炸的问题，下面细说下问什么会出现： 起初的学习率固定。 下面来看几组通过增加隐藏层层数后的学习率变化图：
转载
2017-10-20 14:59:00
278阅读
2评论
# Python密度图
密度图是一种常用的数据可视化方式，用于展示数据的分布情况。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制密度图。本文将介绍如何使用matplotlib库绘制密度图，并附上一些示例代码。
## 密度图的原理
密度图是通过将数据分布转换为连续的密度函数，从而获得数据的分布情况。常用的密度函数有高斯核密度估计（KDE）和核密度估计（KDE）。KDE是一种非参数方
原创
2023-09-28 11:52:33
204阅读
# 如何实现平均梯度的 Python 代码
在机器学习和深度学习领域，梯度是优化算法中至关重要的一步。梯度的平均化常常用于提高模型训练的稳定性和性能。在本篇文章中，我将逐步引导一位刚入行的小白实现“平均梯度的 Python 代码”。我们将用简单的方式展示每一步操作，同时提供必要的注释。接下来，我们先了解一下整体流程。
## 实现平均梯度的流程
在实现平均梯度的过程中，我们可以按照以下步骤进行
Python 实现简单的梯度下降法机器学习算法常常可以归结为求解一个最优化问题，而梯度下降法就是求解最优化问题的一个方法。梯度下降法（gradient descent）或最速下降法（steepest decent），是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法。梯度下降法实现简单，是一种迭代算法，每一步会求解目标函数的梯度向量。本文分为理论和 Python 代码实践，希望实现简单的梯度下降法，相关代码
转载
2024-05-20 22:12:19
35阅读
梯度的实现： 1 import numpy as np
2
3 def numerical_gradient(f,x):
4 #数值微分求梯度,f为函数，x为NumPy数组，该函数对数组x的各个元素求数值微分
5
6 h=1e-4#0.0001
7 grad=np.zeros_like(x)#生成和x形状相同的数组
8
转载
2023-05-27 11:49:34
1085阅读
一、什么是“梯度下降法”首先，我们有一个可微分的函数。这个函数就代表着一座山。我们的目标就是找到这个函数的最小值，也就是山底。根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！因为梯度的方向就是函数之变化最快的方向 所以，我们重复利用这个方法，反复求取梯度，最后就能到达局部的
转载
2023-09-17 16:45:37
83阅读
梯度下降法及其Python实现基本介绍梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向。梯度下降法特点：越接近目标值，步长越小，下降速度越慢。下面将通过公式来说明梯度下降法。建立模型为拟合函数h(θ) :接下来的目标是将
转载
2023-10-31 22:34:52
85阅读
图像梯度图像梯度计算的是图像变化的速度 对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。（差分，离散）Sobel算子1 #Sobel算法
2 #dst = cv2.sobel(src,depth,dx,dy,ksize)
3 #d
转载
2023-07-05 14:09:48
125阅读
书本源码 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读入训练数据
train = np.loadtxt('click.csv', delimiter=',', dtype='int', skiprows=1)
train_x = train[:,0]
train_y = train[:,1]
# 标准化
mu = tr
转载
2023-12-07 22:53:25
83阅读
# 深入理解 Python 中的梯度搜索算法
在机器学习和深度学习中，梯度搜索（Gradient Descent）是一种常用的优化算法，广泛应用于模型的训练过程。这篇文章将帮助你理解如何在Python中实现梯度搜索算法。我们将逐步探讨实现的过程，同时提供具体的代码示例。
## 梯度搜索实现流程
首先，我们需要概述实现梯度搜索的步骤。下面是一个简单的表格，拆解了实现过程中的各个步骤。
| 步
原创
2024-10-11 06:20:20
32阅读
梯度下降是数据科学的基础，无论是深度学习还是机器学习。对梯度下降原理的深入了解一定会对你今后的工作有所帮助。你将真正了解这些超参数的作用、在背后发生的情况以及如何处理使用此算法可能遇到的问题，而不是玩弄超参数并希望获得最佳结果。然而，梯度下降并不局限于一种算法。另外两种流行的梯度下降（随机和小批量梯度下降）建立在主要算法的基础上，你可能会看到比普通批量梯度下降更多的算法。因此，我们也必须对这些算法
# 如何使用Python实现核密度图
在Python中，核密度图（Kernel Density Estimate, KDE）是一种非参数的概率密度函数的估计方法，用于估计随机变量的分布。今天，我将带你一步步实现这一过程。我们将会使用Python的`seaborn`和`matplotlib`库来生成核密度图。
## 流程概述
首先，我们需要明确整个流程。下面是一个简单的表格，列出了实现核密度图
原创
2024-09-08 05:42:49
107阅读
# 如何实现梯度平均：Python代码指南
在深度学习中，梯度平均（Gradient Averaging）是一种在多个设备上并行训练模型时同步更新梯度的方法。这一过程能有效地加速模型训练并提高其稳定性。以下是实现梯度平均的步骤和相关代码。
## 流程概述
下面的表格展示了梯度平均的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
| ------
原创
2024-09-27 04:48:26
16阅读
# 梯度卷积在图像处理中的应用
在图像处理中，卷积操作是一种常见且重要的技术，它能够有效地提取图像中的特征。而当我们结合梯度信息和卷积操作时，便形成了梯度卷积，从而可以更好地识别和分析图像内容。本文将介绍梯度卷积的基础知识，并给出相关的Python代码示例，帮助读者更好地理解这一概念。
## 什么是卷积？
卷积是一种数学操作，常用于信号处理和图像分析中。在图像处理中，卷积通过将图像与一个特定
原创
2024-10-06 05:26:08
5阅读
# 使用Python求梯度的入门指南
在机器学习和数据科学的许多领域，梯度是一个非常重要的概念。简单来说，梯度是多元函数在某一点上的导数，表示函数变化最快的方向。在这篇文章中，我们将一起学习如何使用Python来计算梯度。
## 流程概述
在实现求梯度的功能之前，我们需要理解整个过程。以下是一个简单的流程图，描述了我们将遵循的步骤：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-10-07 03:33:36
20阅读
# Python 水平梯度代码实现教程
## 1. 整体流程
在教会新手开发者如何实现 Python 水平梯度代码之前，我们先来了解一下整个流程。下面是一个简单的表格，展示了实现水平梯度代码的步骤：
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建画布 |
| 3 | 定义渐变的起始和结束颜色 |
| 4 | 计算渐变颜色的间隔 |
|
原创
2023-11-22 09:50:26
56阅读
# Python计算梯度的完整指南
在机器学习和深度学习中，梯度计算是优化的关键步骤。通过了解如何计算梯度，我们可以利用它来更新模型的权重，以便更好地拟合数据。本文将为您提供一个逐步的指南，教您如何用Python实现梯度计算。我们将会涵盖整个过程，并为您提供相应的示例代码。
### 流程概述
首先，我们来看看计算梯度的整体流程。以下是一个简单的工作流程表，展示了我们将要实现的步骤：
| 步
记录一下遇到交叉熵时的学习笔记，此处为本文主要参考链接。1、熵(Entropy)对于一个特定事件，它的概率p越小，那它所蕴含的信息量就越大，反之，p越大，表明信息量越小。此外，对于相互独立的事件，信息量可以叠加。熵就是依据对应的期望值对一系列信息量求期望值。 信息熵可以理解为对事件不确定性的测量，熵越大，不确定性也就越大，熵的公式定义为其中：x是消息（或事件），p(x)是x的概率。从公式中可以看出
