梯度下降用处广泛，既可以用于回归也可以用于分类给定训练集，方便起见，我们用二维点表示我们的训练数据集 上图中的每一横行代表一对儿平面上的点，我们要找到一条线，来最好的拟合这些点的趋向。假设这条线的形式为y = w0+w1*x1+w2*x2+......wn*xn其中wi表示第i个系数，xi表示一个训练样本中第i维的值
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2024-05-06 14:16:51
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在此记录使用matlab作梯度下降法(GD)求函数极值的一个例子： 问题设定： 1. 我们有一个$n$个数据点，每个数据点是一个$d$维的向量，向量组成一个data矩阵$\mathbf{X}\in \mathbb{R}^{n\times d}$，这是我们的输入特征矩阵。
2. 我们有一个响应的响应向量$\mathbf{y}\in \mathbb{R}^n$。
3. 我们将
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2024-05-27 23:11:19
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梯度下降法属于最优化理论与算法中的研究内容，本文介绍了利用MATLAB实现最速梯度下降法过程中的容易出错的几点，并附上实验代码和运行结果。为了保持简单，和避免重复劳动，关于梯度下降法的原理与算法步骤，本文不再赘述，你可以到我的资源免费下载本节的所有关于原理部分的资料。关于文中涉及到的重要函数，你可以到MATLAB文档帮助中心搜索。本节要求掌握：梯度下降法的原理；基于matlab实现梯度下降法的原理
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2024-05-16 05:49:19
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参考吴恩达机器学习视频，此为其线性回归作业。 ex1_1 假设回归函数为： 选择参数：θ0，θ1。 选择的参数决定了得到的直线相对于训练集的准确程度，模型所预测的值与训练集中实际值之间的差距就是建模误差（modeling error）。 目标便是选择出可以使得建模误差的平方和能够最小的模型参数。 即使得代价函数最小。 代价函数为： 求代价函数的最小值： 对代价函数的参数求偏导，解出代价函数最小值。
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2024-04-06 21:46:05
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什么是随机梯度下降法？① 当训练集较大时，梯度下降算法显得计算量非常大。② 跟普通梯度下降不同的方法：随机梯度下降(stochastic gradient descent)，这种方法我们可以将算法运用到较大训练集的情况中。③ 我们依然以线性回归为例，但随机梯度下降的思想也可以应用于其他的学习算法，比如逻辑回归、神经网络或者其他依靠梯度下降来进行训练的算法中。④ 随机梯度下降在每一步迭代中，不用考虑
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2024-09-18 20:06:35
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算法原理梯度下降法是一个最优化算法，可以用来求一个函数的最小值，最大值等，也常用于人工神经网络中更新各个感知器之间的权值，求出cost function的最小值等，应用广泛。
其原理简单，就求函数的最小值这个应用而言，大致说来就是先求出该函数梯度，大家都知道梯度是一个函数在该点的最快上升率，那么求个相反数就是最快下降率了。将每个自变量按下列公式更新： xt+1=xt+Δx其中 Δx=−η∂f∂x
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2024-06-11 22:39:15
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1 简介文章提出了一个基于梯度优化算法进行特征选择,由一个优化器、基于梯度的优化器 (GBO) 组成，该优化器与分类器 k-最近邻 (k-NN) 混合, 使用 ionosphere 数据集评估引入的框架 GBO-KNN 的性能.2 部分代码%-------------------------------------------------------------------------%
原创
2022-04-10 19:48:09
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梯度下降（Gradient Descent）是一种常用的优化算法，常用于机器学习中的参数优化。梯度下降的基本思想是，沿着函数的梯度（或者说导数）的反方向，以步长为步进量逐渐逼近函数的最小值点。在机器学习中，梯度下降被用来求解最小化损失函数的参数。具体来说，对于一个损失函数 ，我们想要求解使得 最小的参数 。梯度下降算法通过迭代来逐渐优化参数 ，每次迭代都通过计算损失函数的梯度来更新参数 ，直到达
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2024-04-30 16:44:09
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一、实验内容理解单变量线性回归问题；理解最小二乘法；理解并掌握梯度下降法的数学原理；利用python对梯度下降法进行代码实现；二、实验过程1、算法思想 梯度下降法是一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。
在训练神经网络时我们有很多的需求，比如我们在训练时需要冻结某一部分网络，再比如我们需要通过一个网络两次等等，这都涉及对计算图的操作，首先通过简单的demo来看一下pytorch是怎么计算梯度的，然后我们再通过一些实例对网络进行操作一个简单的梯度示例创建三个二维变量x，y，z，令我们画出上述计算的简单图示 假设，，，计算梯度，，，，所以在torch中计算时，我们需要知道一些tensor的属性：
HOG（Histogram of Oriented Gradient）方向梯度直方图，主要用来提取图像特征，最常用的是结合svm进行行人检测。
算法流程图如下（这篇论文上的）：
下面我再结合自己的程序，表述一遍吧：
1.对原图像gamma校正，img=sqrt(img);
2.求图像竖直边缘，水平边缘，边缘强度，边缘斜率。
3.将图像每16*16（取其他也可以）个像素分到一个cell中。对于25
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2020-09-10 14:08:00
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这篇博文主要讲解下梯度与方向导数的关系、等值线图中梯度的表示，以及梯度的应用。因涉及太多高数的知识点，在此就不一一详述了，只是简单梳理下知识点，有所纰漏还望纠正指出，文末附有参考文献，借图。 一、方向导数与梯度 1、方向导数导数引言 我们知道在二维平面上，F(x,y)=0 有斜率的概念，从名字上看就是“倾斜的程度” 。百度百科的解释：表示一条直线(或曲线的切
# MATLAB深度学习与梯度下降
随着人工智能的发展，深度学习成为了数据科学中不可或缺的工具。利用MATLAB进行深度学习，不仅可以帮助我们快速实现模型，还能有效地进行调试和优化。本文将介绍如何使用MATLAB中的梯度下降算法来训练简单的神经网络，并附上代码示例。
## 梯度下降算法简介
梯度下降是一种优化算法，主要用于最小化损失函数。该算法通过迭代更新模型参数，使得损失函数的值逐步降低，
RGB到HSV颜色空间的理解亮度均值：梯度图：https://wenku.baidu.com/view/b85d79650b1c59eef8c7b472.html补充：梯度不只一种计算公式！不同的方法产生不同的梯度，如采用线性滤波方法，或采用形态学梯度方法……梯度定义：（1）采用线性滤波方法求梯度直接按照上述定义。不过“计算梯度的关键问题之一是如何数字化地估计Gx和Gy”，有几种经典的估计方法，如
原创
2023-06-25 12:04:28
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目录一. 四阶定步长Runge-Kutta算法 二. 四阶五级Runge-Kutta-Felhberg算法三. 微分方程求解函数3.1 求解格式3.2 描述微分方程组例题1例题2一. 四阶定步长Runge-Kutta算法令h代表计算步长，该算法的主题思想如下： 下一个步长的状态变量值，可计算如下：形成MATLAB代码如下：function
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2024-09-14 11:17:23
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目录计算x,y梯度梯度方向操作计算x,y梯度让我们仔细看看梯度方向，特别是它们如何计算和表示。% Gradient Direction
>> pkg load image;
>>
% Load and convert image to double type, range[0,1] for convenience
>> img = double(imread('
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2024-07-16 07:25:02
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算法原理梯度下降法是一个最优化算法，可以用来求一个函数的最小值，最大值等，也常用于人工神经网络中更新各个感知器之间的权值，求出cost function的最小值等，应用广泛。 其原理简单，就求函数的最小值这个应用而言，大致说来就是先求出该函数梯度，大家都知道梯度是一个函数在该点的最快上升率，那么求个相反数就是最快下降率了。将每个自变量按下列公式更新： xt+1=xt+Δx 其中 Δx=−η∂
概述在讲述梯度下降算法之前，我们先需要了解一下导数(derivative)、偏导数(partial derivative)和方向导数(directional derivative)，然后我们看看梯度下降法(Gradient Descent)，了解为什么在优化问题中使用梯度下降法来优化目标函数。导数一张关于导数和微分的图：导数定义如下：反映的是函数y=f(x)在某一点处沿x轴正方向的变化率。再强调一
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2024-05-07 13:45:17
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目录 目录题目解答建立函数文件ceshim这是调用的命令也可以写在m文件里输出结果题外话 题目解答本文使用MATLAB作答1. 建立函数文件ceshi.mfunction [x1,y1,f_now,z] = ceshi(z1,z2)
%%%%%%%%%%%%%% 梯度下降法求函数局部极大值%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 函数：f(x,y)=
% 目的：求局部极大值和对应的极大值点
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2024-05-28 12:08:41
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前置知识：1.协方差矩阵的定义与计算：https://blog.csdn.net/mr_hhh/article/details/784905762.matlab批量读取图片（原创）：https://blog.csdn.net/qq_42138454/article/details/1022491763.写了一段，是没有错误的，但是不知道所谓“投影到特征空间”是什么意思，...
原创
2021-11-10 13:32:43
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