首先简介梯度法的原理。首先一个实值函数$R^{n} \rightarrow R$的梯度方向是函数值上升最快的方向。梯度的反方向显然是函数值下降的最快方向，这就是机器学习里梯度下降法的基本原理。但是运筹学中的梯度法略有不同，表现在步长的选择上。在确定了梯度方向(或反方向)是我们优化目标函数值的方向后，我们不能够直接获得最佳的步长。常规的做法是选定一个固定的步长，而运筹学中的做法是将问题转化为一个
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2023-05-27 12:27:32
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# 使用 Python 求函数梯度的指南
在机器学习和数据科学中，求梯度是一个重要的步骤。梯度提供了如何优化函数的方向信息，尤其是在最小化损失函数时。对于初学者来说，理解如何在 Python 中求梯度是极为重要的。下面我们将通过一系列步骤来教你如何实现这一过程。
## 整体流程
我们将按照以下步骤来求函数的梯度：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定
一元函数的导数导数的几何意义是很明确的，一个函数上某点的导数可以表示为该点在函数曲线上的切线斜率。或者从极限的角度来看，导数表示该点在函数上的变化率：
什么是梯度下降法梯度下降 Gradient Descent：本身不是一个机器学习的算法，而是一种基于搜索的最优化方法。 作用：最小化一个损失函数。 梯度上升法：最大化一个效用函数。η称为学习率（learning rate）η的取值影响获得最优解的速度：如当η过小，需要经过非常多次的迭代η取值不合适，甚至得不到最优解：如当η过大，可能不能到达使目标更小的点η是梯度下降法的一个超参数初始点：并不是所有
1.张量运算的导数：梯度 梯度（gradient）是张量运算的导数。它是导数这一概念向多元函数导数的推广。多元函数是以张量作为输入的函数。 假设有一个输入向量 x、一个矩阵 W、一个目标 y 和一个损失函数 loss。你可以用 W 来计算预测y_pred，然后计算损失，或者说预测值 y_pre
梯度的实现： 1 import numpy as np
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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
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6 h=1e-4#0.0001
7 grad=np.zeros_like(x)#生成和x形状相同的数组
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2023-05-27 11:49:34
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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
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2023-09-17 16:45:37
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# Python求函数梯度代码实现
## 一、整体流程
为了帮助你理解如何实现Python求函数梯度的代码，我将按照以下步骤来进行讲解：
| 步骤 | 代码 | 说明 |
|------|------|------|
| 1 | 定义函数 | 定义待求梯度的函数 |
| 2 | 定义变量 | 定义待求梯度的变量 |
| 3 | 计算梯度 | 使用数值方法计算函数在每个变量上的梯度 |
| 4
原创
2023-07-21 11:54:14
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一段梯度累积的通用代码for i, (images, target) in enumerate(train_loader):
# 1. input output
images = images.cuda(non_blocking=True)
target = torch.from_numpy(np.array(target)).float().cuda(non_blocki
目录 应用一：XGBoost用来做预测一、XGBoost来历二、优势、性价比1、高效2、准确性3、模型的交互性三、用R语言实现Xgboost案例1、如何实现？2、one-hot encode 独热编码——独有的数据结构3、XGBoost数之不尽的参数一般参数辅助参数线性上升具体参数任务参数4、具体案例——官方案例 discoverYourData四
一 匿名函数： 尽管python的语法已经很简洁，但是定义函数的过程还是相对繁琐，当我们在调用函数的过程中，python为我们提供了可以节省定义函数时间的方法，让我们可以不用显示的调用函数，那就是匿名函数，匿名函数使用lambda关键字：L= []
L = list(map(lambda x: x * x,[1,2,3,4,5,6,7,8]))
print(L)
[1, 4, 9, 16, 25
从这一讲开始，我们来讨论如何利用迭代法去寻找多元函数的极值点，我们首先从最基础的梯度下降法入手。梯度下降法的思路非常清晰明了，且实现过程也比较简单，是求解无约束最优化问题中的一种最常用、最基础的迭代方法。1.梯度概念回顾在梯度下降法当中，顾名思义，梯度是其中最为重要的核心工具和武器。因此，我们有必要回顾一下关于梯度的一些重要概念和特性：首先，多元函数$f(x_1,x_2,...,x_n)$在点$p
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2023-09-02 16:28:20
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梯度累积 - gradient accumulation在深度学习训练的时候，数据的batch size大小受到GPU内存限制，batch size大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。在GPU内存不变的情况下，模型越来越大，那么这就意味着数据的batch size只能缩小，这个时候，梯度累积（Gradient Accumulation）可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。梯度累积（G
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2023-09-08 23:53:12
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1.导数的实现python中有两种常见求导的方法，一种是使用Scipy库中的derivative方法，另一种就Sympy库中的diff方法。1.1 Scipyscipy.misc.derivative(func, x0, dx=1.0, n=1, args=(), order=3)[source]在一个点上找到函数的第n个导数。即给定一个函数，请使用间距为dx的中心差分公式来计算x0处的第n个导数
笔记和用法都在代码注释中 ：import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#---------------------------------彩色图像进行梯度运算之后，十分辣眼睛！！！
# img = cv.imread('666.jpg')
# img = cv.resize(img,(500,500)
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2023-08-02 23:27:37
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目录一、自动求导机制二、实例介绍2.1 案例描述2.2 曲线可视化2.3 梯度计算2.4 查看梯度2.5 完整代码三、方法二 一、自动求导机制神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。 而PyTorch深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。 在计算梯度之前，需要首先明确哪个变量需要计算梯度，将需要计算梯度的张量的requires_gr
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2023-09-03 19:30:24
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优化算法经常要用到导数、梯度、Hesse矩阵等，因此编写了一个类用于实现这些功能 建立一个Function类，构造函数的参数是一个函数其中part的功能是求偏导，var_index表示是第几个变量，val表示这些变量的值diff的功能是方便一元函数求导私有函数__diff_是为了hesse编写，传入要求导的变量，返回一个求导后的Function类hesse函数利用__diff_函数计算H
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2023-05-27 12:27:43
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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
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2023-09-17 17:02:47
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Python-梯度下降法实践一、前言二、梯度下降法1.简介2.关于线性回归梯度下降法实践求y=x^2+2*x+5的最小值(1)通过图像观察(2)通过描点观察(3)标注点(4)改变步长观察三、批量梯度下降算法[BGD]线性回归代码实现1.介绍2.代码实现(1)生成回归数据(2)拆分数据集和测试集(3)利用梯度下降法拟合直线y=wx+b(4)将迭代结果可视化查看，拟合线性回归图(5)计算训练集和测试
图像梯度我们知道一阶导数可以用来求极值。把图片想象成连续函数，因为边缘部分的像素值与旁边的像素明显有区别，所以对图片局部求极值，就可以得到整幅图片的边缘信息。不过图片是二维的离散函数，导数就变成了差分，这个查分就变成了图像梯度。 1. 垂直边缘提取滤波是应用卷积来实现的，卷积的关键就是卷积核。我们来考察下面这个卷积核：这个核是用来提取图片中的垂直边缘的，怎么做到的呢？看下图：当前列左右两
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2023-09-20 07:44:06
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