在学习线性回归的时候很多课程都会讲到用梯度下降法求解参数，对于梯度下降算法怎么求出这个解讲的较少，自己实现一遍算法比较有助于理解算法，也能注意到比较细节的东西。具体的数学推导可以参照这一篇博客一、 首
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2023-07-11 10:49:19
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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批量梯度下降实现指导
在机器学习和深度学习中，梯度下降是最常用的优化算法之一。批量梯度下降是其中一种变体，适用于大数据集。本文将详细指导你如何使用Python实现批量梯度下降。
## 流程概述
在实现批量梯度下降的过程中，我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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1. 原理篇我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲梯度下降归是怎么一回事。1.7 梯度下降与凸函数在机器学习领域，我们用梯度下降优化损失函数的时候往往希望损失函数是个凸函数，是因为凸函数处处可导，能用梯度下降求解。且有唯一的最小值，确保最后会收敛在全局最优解。如果函数收敛或者超过最大迭代次数则返回from random import random
def gradient_decent(fn, pa
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2023-12-05 16:42:13
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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
记录TensorFlow听课笔记 文章目录记录TensorFlow听课笔记一，梯度下降法：求解函数极值问题二，梯度下降法的优化 多层神经网络——非线性分类问题
损失函数不是凸函数，很难计算解析解
通常采用梯度下降法，得到数值解一，梯度下降法：求解函数极值问题批量梯度下降
随机梯度下降
小批量梯度下降由所有样本确定梯度方向
每一步都是准确地向着极值点趋近，迭代次数少
收敛于全局极小值或局部
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2024-04-16 15:51:50
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一步了解 常见的梯度下降法主要有两种：（1）批量梯度下降法 （2）随机梯度下降法 为预测值，要拟合的函数设为，那么误差准则函数为 这是典型的
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2023-11-29 15:31:05
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随机梯度下降法(sgd)，我们在很久就介绍过，有兴趣的可以参阅或直接跳过，先看完这篇文章回过头来再熟悉以前的文章也可以。这算是一个新的复习与巩固，下面将在MXNet框架中实现，分为随机梯度下降与小批量随机梯度下降，这章主要是通过数学公式的推导去了解它们并熟悉其优缺点。随机梯度下降目标函数通常是训练数据集中有关各个样本的损失函数的平均，所以梯度下降的情况，每次自变量迭代的计算开销是O(n)【n是样本
1.小批量（Mini batch）梯度下降。当待训练的样本数量比较多时（例如5000000个样本），之前所使用的梯度下降算法会一次性向量化所有样本，这样规模的向量将是非常巨大的，因此我们将样本分割成一个个小批量的数据集，例如每1000个样本作为一个样本集进行梯度下降训练。然后进行5000次循环，完成整个样本一轮训练。这种将大数据集按固定数量划分为众多小批量的数据集的方法便是小批量梯度下降算法。2.
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2024-06-08 20:41:24
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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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1.前言 这几种方法呢都是在求最优解中常常出现的方法。主要是应用迭代的思想来逼近。在梯度下降算法中，都是环绕以下这个式子展开： 当中在上面的式子中hθ(x)代表。输入为x的时候的其当时θ參数下的输出值。与y相减则是一个相对误差，之后再平方乘以1/2，而且当中 注意到x能够一维变量，也能够是多维变量。
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2018-03-02 08:13:00
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随机性（方差）->噪声->波动大小传统方法https://www.jiqizhixin.com/articles/2016-11-21-4 batch批训练—不同的更新梯度的方式batch梯度下降分为三种:batch梯度下降、随机化batch梯度下降、mini-batch梯度下降1.batch 遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都
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2024-04-12 11:21:01
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1.前言 这几种方法呢都是在求最优解中常常出现的方法，主要是应用迭代的思想来逼近。在梯度下降算法中。都是环绕下面这个式子展开： 当中在上面的式子中hθ(x)代表。输入为x的时候的其当时θ參数下的输出值，与y相减则是一个相对误差。之后再平方乘以1/2，而且当中 注意到x能够一维变量。也能够是多维变量，
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2018-03-25 08:34:00
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什么是梯度下降法梯度下降法已经有很多其他博主做了充分的介绍，可以自行百度，我个人觉得Evan这个帖子讲的很清楚。这里不在赘述，感兴趣的可以自行查阅。代码实现梯度下降法批量梯度下降法（batch_gradient_descent） 批量梯度下降法指的是在每次调整梯度寻找最优解的时候都将所有样本考虑在内。优点：收敛的最优解准确，数量级小时收敛也很快。 缺点：样本数量多时，收敛速度慢，更新一次梯度需要很
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2023-12-15 05:48:23
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梯度下降法（Gradient descent optimization) 理想的梯度下降算法要满足两点：收敛速度要快；能全局收敛重点问题：如何调整搜索的步长（也叫学习率，Learning Rate）、如何加快收敛速度、如何防止搜索时发生震荡 分类： 批量梯度下降法（Batch gradient descent) 随机梯度下降法（Stochastic gradient descent) 小
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2023-12-07 20:11:08
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小批量随机梯度下降法（mini-batch SGD ）SGD相对来说要快很多，但是也有存在问题，由于单个样本的训练可能会带来很多噪声，使得SGD并不是每次迭代都向着整体最优化方向，因此在刚开始训练时可能收敛得很快，但是训练一段时间后就会变得很慢。在此基础上又提出了小批量梯度下降法，它是每次从样本中随机抽取一小批进行训练，而不是一组。主要思想其主要思想就是每次只拿总训练集的一小部分来训练，比如一共有
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2024-03-26 16:58:46
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写在开始：局部规律的损失函数平均来说是整体损失函数的一个良好的估计。梯度下降（原始版也被称为BGD，批量梯度下降）过程中每一次参数移动都是基于整体规律（全部数据集对应的损失函数）来进行每一次参数迭代，故而其无法跳脱局部最小值点和鞍点陷阱。如果我们采用局部规律（部分数据的损失函数）来进行 每一次参数迭代呢？随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）：每次参数迭代都挑选一条
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2024-02-23 17:08:08
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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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文章目录概述小批量随机梯度下降解析解和数值解小批量随机梯度下降python实现需要的先验知识代码和实验 概述本文在我的前一篇博客（【深度学习】线性回归（一）原理及python从0开始实现）的基础上，介绍一下深度学习中的小批量随机梯度下降方法（mini-batch stochastic gradient descent），将其应用在线性回归中。在不使用深度学习框架的前提下，使用Python进行了实
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2024-04-18 22:10:26
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