首先要知道梯度下降法，故先介绍梯度下降法：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 以最小化或最大化某个函数 的任务。 我们通常以最小化 指代大多数最优化问题。 最大化可经由最小化算法最小化 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，我们也把它称为代价函数、损失函数或误差函数。 下面，我们假设一个损失函数为
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2019-11-04 18:01:00
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import numpy as np
import random
# 随机选取样本的一部分作为随机样本进行随机梯度下降的小部分样本,x为元样本，row_size为随机样本的行数
# 随机取样本
def rand_x(x, row_size):
xrow_lenth = x.shape[0]
# print('元样本行数：{}行'.format(xrow_lenth))
f
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
梯度下降法和随机梯度下降法 一、总结 一句话总结： 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）：在更新参数时使用所有的样本来进行更新 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）：求梯度时没有用所有的m个样本的数据，而是仅仅选取一个样本j来求梯度。 小
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2020-07-26 23:02:00
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逻辑回归的原理请参见《机器学习之逻辑回归原理》。本篇文章对逻辑回归模型进行求解。先给出逻辑回归模型的两种形式：（形式1） ...
原创
2021-07-16 09:41:41
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刚刚看完斯坦福大学机器学习第四讲（牛顿法），也对学习过程做一次总结吧。 一、误差准则函数与随机梯度下降： 数学一点将就是，对于给定的一个点集（X，Y），找到一条曲线或者曲面，对其进行拟合之。同时称X中的变量为特征（Feature)，Y值为预测值。 如图： 一个典型的机器学习的过程，首先给出一...
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2014-07-26 21:45:00
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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.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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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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自己yy了一个十分不靠谱的使用线性回归的梯度下降法来拟合数据，预测函数只用了二项式，所以不会出现过拟合的情况。用python实现：1 import numpy as np
2 import math
3
4 m = int(input())//输入数据组数，用[xi,yi]表示第i组数据
5
6 data = np.empty((m,3))用来存放1，xi,xi*xi,来进行矩阵乘法
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2020-03-27 22:23:00
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首先来看一个最简单的例子，即线性回归。与之前一样，我们从代价函数(costfunction)开始。1_CSocAhQwk1xuncdV7aRdmA线性回归复习完毕。所以，梯度下降算法是什么？1_7EFYKfICK48B5jCxgYHVLQ上面算法的意思是说，为了执行梯度下降，我们就要计算代价函数J的梯度。为了计算代价函数的梯度，我们要对所有样本的代价进行求和（黄色圆圈）。也就是说，如果有300万个
原创
2021-01-06 17:16:38
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梯度下降和随机梯度下降之间的关键区别： 1、标准梯度下降是在权值更新前对所有样例汇总误差，而随机梯度下降的权值是通过考查某个训练样例来更新的。 2、在标准梯度下降中，权值更新的每一步对多个样例求和，需要更多的计算。 3、标准梯度下降，由于使用真正的梯度，标准梯度下降对于每一次权值更新经常使用比随机梯
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2020-04-06 16:47:00
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梯度下降与随机梯度下降概念及推导过程 一、总结 一句话总结： 梯度通俗理解：我们对一个多元函数求偏导,会得到多个偏导函数.这些导函数组成的向量,就是梯度. 1、利用梯度下降法求解梯度的过程？ 1、随机一个初始值,在多元线性回归中,我们随机一组w,带入到损失函数中,得到一个初始点. 2、让这个点按照负
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2020-07-28 05:30:00
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1.梯度下降在什么情况运用？①在深度学习中，构建模型时，需要寻求全局最优解时运用。②但是由于梯度下降在出现鞍点的情况无法进行迭代，寻求最优解，故引入随机梯度。③随机梯度指的是在N个样本中随机挑选一个进行梯度下降计算。④在神经网络的过程中，需要考虑到性能和时间，因为梯度下降的性能低，但时间耗费页低，此时的随机梯度呈现相反的状态，为了更好的综合二者的优缺点，引入batch批量随机梯度下降算法。⑤需要注
首先要搞懂损失函数与代价函数。 损失函数是单个样本与真实值之间的差距 代价函数是整个样本集与真实值的平均差距 随机梯度下降就是不使用代价函数对参数进行更新，而是使用损失函数对参数更新。 梯度下降： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ...
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2021-09-15 14:20:00
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>>> import numpy as np>>> from sklearn.linear_model import SGDClassifier>>> from sklearn.preprocessing import StandardScaler>>> from sklearn.pipeline import m
1.梯度下降是什么意思？①方向：每步的方向是当前坐标点对应的梯度向量的反方向， 每步的距离就是步长 * 当前坐标点所对应的梯度向量的大小（也就是梯度向量的模长）②距离：梯度向量指的是目标函数关于模型参数的偏导数向量。梯度是一个向量，其中每个分量对应于目标函数在相应参数上的偏导数。梯度向量的方向指向了函数在当前参数取值处的最大上升方向，也就是函数变化最快的方向。
无论是机器学习（Machine Learning），还是深度学习（Deep Learning）都为建好的模型构建一个损失函数，然后通过邱求解损失函数最小值。求解方法很多，梯度下降方法是其中一种。下面我们逐个介绍梯度下降法（GD）、随机梯度下降法（SGD）和随机平均梯度下降法（SAGD）。先来看梯度下降法的基本思想。基本原理 如果抛开具体场景，从数学抽象角度来看...
原创
2021-07-16 09:41:36
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深度学习的优化算法的原理与作用
原创
2021-09-13 21:25:47
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