装饰器：装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。继承：在OOP程序设计中，当我们定义一个class的时候，可以从某个现有的
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2024-04-11 20:47:57
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通过python程序，采用牛顿法和梯度下降法求解多元一次函数的线性回归方程梯度下降法原理梯度就是表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得较大值，即函数在当前位置的导数Δ=df(Ɵ)÷d(Ɵ)上式中，Ɵ是自变量，f(Ɵ)是关于Ɵ的函数，Ɵ表示梯度 简单来说Δ就是函数相对于自变量Ɵ的求导梯度下降算法公式： Ɵ=Ɵ0-Ƞ*Δf(Ɵ0）其中Ƞ是学习因子，由我们自己定义，Ɵ即为数据更新后下一个Ɵ0f(Ɵ
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2023-10-09 18:45:08
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梯度下降算法的Python实现
http://yphuang.github.io/blog/2016/03/17/Gradient-Descent-Algorithm-Implementation-in-Python/
1.梯度下降算法的理解 我们在求解最优化问题的时候，需要最小化或最大化某一个目标函数。如线性回归中，就需要最小化残差平方和。 某一向量的平方和函数可定义如下：
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2023-08-20 21:10:29
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图像梯度前言Sobel算子算子的定义Sobelx效果演示Sobely效果演示完整轮廓直接计算复杂图片的轮廓Scharr算子与laplacian算子scharr算子的定义laplacian算子定义三种算子的效果对比结尾 前言前面的文章中我们介绍了用膨胀和腐蚀得到了图像轮廓，图像梯度也是一种可以得到图像轮廓的方式，同时他也是边缘检测的其中一个步骤，下面我们来介绍各种可以求得图像梯度的算子。假设我们有
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2023-10-21 21:50:07
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1.梯度下降梯度下降常用于机器学习中求解符合最小损失函数的模型的参数值，梯度下降也是BP神经网络的核心，本文将介绍批量梯度下降法(BGD)。如上图所示，梯度下降的过程便是沿梯度方向，按照一定的步伐求解极小(大)值。这里举一个简单的例子，假如你在一座山上，你怎样才能最安全最快速地下山，这里有两个条件，一是安全下山，二是快速下山。答案便是沿着较为陡峭(梯度)的地方，且容易落脚(步伐大小，即学习率)的地
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2023-09-04 13:12:19
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梯度降落法(gradient descent)，又名最速降落法(steepest descent)是求解无束缚最优化问题最经常使用的方法，它是1种迭代方法，每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(由于在该方向上目标函数降落最快，这也是最速降落法名称的由来)。梯度降落法特点：越接近目标值，步长越小，降落速度越慢。直观上来看以下图所示：这里每个圈代表1个函数梯度，最
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2024-08-20 14:58:16
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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
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2024-05-14 19:11:51
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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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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
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2024-04-11 08:46:21
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梯度梯度，什么是梯度？梯度的本意是一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。在微积分里面，对多元函数的参数求 偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度 。比如函数
, 分别对
求偏导数，求得的梯度向量就是
,简称
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2024-04-26 22:19:28
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梯度的上升与下降一、什么是梯度先理解下什么是梯度，用通俗的话来说就是在原变量的基础上每次迭代增加一定的量，比较各个变量下目标函数的大小。 例如有一个目标函数 y = 2χ2 ,那么求目标函数的最小值，我们先给x赋一个值-5，然后每次给x加一个值（有正负方向的值），这样y每次都会有一个值，当值减小幅度达到一定精确度时停止，这是的x就是我们求的最优解。梯度算法的思想对理解机器学习是非常的重要的，比如说
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2023-11-25 21:12:22
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文章目录引言梯度单变量梯度下降法单变量梯度下降原理python实现单变量梯度下降批量梯度下降法批量梯度下降法原理python实现多变量梯度下降梯度下降算法数据归一化随机梯度下降法随机梯度下降原理python实现随机梯度下降算法小批量梯度下降法小批量梯度下降法原理python实现小批量梯度下降法sklearn实现随机梯度下降 引言梯度下降法不是机器学习算法，不能用来解决分类或回归问题，而是一种基于
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2023-09-26 08:43:14
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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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我们在训练神经网络的时候，batch_size的大小会对最终的模型效果产生很大的影响。一定条件下，batch_size设置的越大，模型就会越稳定。batch_size的值通常设置在 8-32 之间，但是当我们做一些计算量需求大的任务(例如语义分割、GAN等)或者输入图片尺寸太大的时候，我们的batch size往往只能设置为2或者4，否则就会
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2023-09-27 13:15:21
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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
原创
2024-09-14 07:08:15
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# 如何实现 Python 梯度折扣函数
## 引言
在机器学习和强化学习中，"折扣" 是一个十分重要的概念，尤其是在处理序列决策问题时。它用于控制未来奖励对当前决策的重要性。梯度折扣函数则是该概念的一个具体实现。本文将引导你一步一步实现一个简单的梯度折扣函数，帮助你理解这一过程。
## 整体流程
在实现梯度折扣函数之前，我们需要明确几个步骤。以下是一个清晰的流程图，能够帮助你更好地理解整
原创
2024-09-25 05:49:54
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# 如何使用 Python 计算函数的梯度
在机器学习和深度学习中，梯度是一个非常重要的概念，它涉及到优化算法，如梯度下降法。对于初学者来说，理解和实现梯度计算是构建机器学习模型的基础。本文将带你一步一步学习如何使用 Python 来计算函数的梯度。
## 整体流程概览
在开始之前，我们需要先了解计算函数梯度的基本流程。以下是实现步骤的一个简单概述。
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-13 03:24:58
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# Python求梯度函数的科普文章
在机器学习和深度学习中，梯度是一个核心概念。梯度不仅用于优化算法的更新，还能帮助我们理解函数的变化趋势。本文将详细探讨如何在Python中计算梯度，并提供相关代码示例。同时，我们将加入一些图形化的辅助工具，帮助理解梯度的概念。
## 什么是梯度？
梯度是一个向量，它指示了函数在某一点的变化率。对于多变量函数，梯度包含了所有变量的偏导数，它指向函数增长最快
# Python计算函数梯度的入门指南
在数据科学和机器学习中，函数的梯度是一个非常重要的概念，特别是在优化问题中。梯度为我们提供了函数在特定点的变化方向和速率，从而可以更有效地进行模型训练。本文将带你通过计算函数梯度的步骤。
## 流程概述
下面是计算函数梯度的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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