1. 前言：细微之处，彰显本质；不求甚解，难以理解。一直以来，我都认为，梯度下降法就是最速下降法，反之亦然，老师是这么叫的，百度百科上是这么写的,wiki百科也是这么说的，这么说，必然会导致大家认为，梯度的反方向就是下降最快的方向，然而最近在读Stephen Boyd 的凸优化的书，才发现事实并非如此，梯度下降和最速下降并不相同，梯度方向也不一定总是下降最快的方向。2. 梯度下降法梯度下降法是一种
首先还是回顾一下原理。先了解一下最简单的线性svm向量机，个人认为从hinge loss的角度来解释线性svm比使用几何意义来说更加简单快速并且扩展性更好。首先我们令：
这是一个简单的线性回归的形式，此时我们来定义损失函数：
可以看到，这是一个通用的损失函数的形式，当损失函数l为二元交叉熵的时候，上面的L(x)表示的就是逻辑回归的损失函数，当损失函数l为mse的时候，上
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2024-08-29 13:16:28
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1.20 多变量线性回归文章目录1.20 多变量线性回归@[toc] 四、多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)4.1 多维特征4.2 多变量梯度下降4.3 梯度下降法实践1-特征缩放4.4 梯度下降法实践2-学习率4.5 特征和多项式回归4.6 正规方程4.7 正规方程及不可逆性（可选） 四、多变量线性回归(Linear Regres
梯度下降法(Gradient Decent)理解及其代码实现。
1. 什么是梯度下降法？ 梯度下降法(Gradient Decent)是一种常用的最优化方法，是求解无约束问题最古老也是最常用的方法之一。也被称之为最速下降法。梯度下降法在机器学习中十分常见，多用于求解参数的局部最小值问题。2. 梯度下降法的原理引用维基百科中的一张图简单来说，梯度下降法就
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2024-03-28 22:01:32
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多维梯度法利用优化函数的导数信息来指导搜索与直接搜索方法相比，更快地找到解决方案需要对解决方案进行良好的初步估计目标函数需要是可微的梯度法首先介绍一下梯度法。梯度是一个向量算子，用▽表示（记作del）；当应用于一个函数时，它表示函数的方向导数；坡度（方向导数）是一种特殊情况，即坡度的方向是上升(ascent)/下降(descent)最多或最陡的方向。对于一个二维函数f(x,y)，沿哪个方向是上升速
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2024-03-29 14:03:39
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前言：最速下降法，在SLAM中，作为一种很重要求解位姿最优值的方法，缺点很明显：迭代次数太多，尽管Newton法（保留目标函数的二阶项Hessian矩阵）改善了“迭代次数过多”这一缺点，但是Hessian矩阵规模庞大（参考：特征匹配点成百对），计算较为困难。Gaussian-Newton法在Newton原有基础上，用的是一阶雅克比的转置*一阶雅克比 JTJ 来近似 Hessian， 但是，这里的近
共轭梯度法也是共轭方向法中的一种，但是它减少了梯度方向的搜索量，它直接采取经过一维搜索最小点处的梯度方向作为我们的搜索方向，因而在计算速度上有了一定的提升。如果你对这些优化算法感到困惑，现在你需要明白共轭方向法是基于最速下降法的改进，因为最速下降法在接近最优值时的锯齿现象降低了迭代搜索的速度，共轭法则提升了最速下降法的速度。本节所讲的共轭梯度法则是共轭方向法的进一步改进，一个直观原因是它减少了方向
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2023-12-25 12:46:09
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梯度下降求极值在《线性回归：损失函数和假设函数》一节，从数学的角度解释了假设函数和损失函数，我们最终的目的要得到一个最佳的“拟合”直线，因此就需要将损失函数的偏差值减到最小，我们把寻找极小值的过程称为“优化方法”，常用的优化方法有很多，比如共轭梯度法、梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法。你可能对于上述方法感到陌生，甚至于害怕，其实大可不必，它们只不过应用了一些数学公式而已。本节我们重点学习梯度下降法（G
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2024-07-05 20:43:09
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编写一个函数maxmin(f, a, b, n=1000)以查找最大值区间上数学函数f(x)的最小值介于a和b之间。以下测试程序from math import cos, piprint maxmin(cos, -pi/2, 2*pi, 100001)应该写出来(1.0, -1.0).maxmin函数可以计算一组n等距坐标在存储在列表中的a和b之间，然后在指向x，并将值存储在另一个列表y中。Pyt
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2023-05-27 22:32:02
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def list_max(list):
index = 0
max = list[0]
for i in range(1,len(list)):
if (list[i]>max):
max = list[i]
index = i
return (index,max)
list = [99, 11
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2023-07-11 22:52:08
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最近在看《深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》—— 洪锦魁主编 清华大学出版社 ISBN 978-7-302-61030-4 这本书，在第2章 神经网络原理 中 2-3-3 偏微分的内容中有个使用梯度下降法找最小值的代码，在机器学习的很多问题中，都可以通过使用梯度下降算法最小化损失函数来解决，这个案例可以帮助大家更加深入理解梯度下降的原理，分享给大家~假设f(x)=x2，
文章目录一、什么是梯度下降法二、如何理解梯度下降法2.1 概念2.2 举例说明三、求解梯度下降法四、python编程演算】五、资料引用 一、什么是梯度下降法梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时
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2023-08-10 12:58:36
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均值不等式 当且仅当a＝b时等号成立)是一个重要的不等式，利用它可以求解函数最值问题。对于有些题目，可以直接利用公式求解。但是有些题目必须进行必要的变形才能利用均值不等式求解。一、配凑1. 凑系数例1. 当 时，求的最大值。解析：由知， ，利用均值不等式求最值，必须和为定值或积为定值，此题为两个式子积的形式，但其和不是定值。注意到 为定值，故只需将凑上一个系数即可。 当且仅当 ，即
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2023-11-13 16:34:06
87阅读
1、编写函数求三个整数的最大值，函数原型为 def max3(a, b, c)2、编写函数main()接收一个包含若干整数的列表参数lst，要求返回其中大于8的偶数组成的新列表，如果不存在就返回空列表。如果接收到的参数lst不是列表或者列表中不都是整数，就返回‘数据不符合要求’。3、函数 main()接受3个分别表示年、月、日的正整数year,month,day，要求返回表示year年month月
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2024-07-10 18:02:02
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一 问题描述：不使用其他库的情况下，自定义一个函数，求给定数字列表的最大值，最小值，均值，中位数及方差二 所使用的数学公式：方差的计算公式:三 代码及其详解def number_compute(number):
'''获取列表元素的总和,最大值,最小值,均值,中位数及方差'''
#对原始数据排序 可以对先对列表使用sort()方法排序，第一个及最后一
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2023-05-31 14:15:05
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1 python数据分析numpy基础之argmax求数组最大值索引python的numpy库的argmax()函数，用于获取沿指定轴的最大值的索引。用法numpy.argmax(a, axis=None, out=None, *, keepdims=<no value>)描述argmax()返回沿指定轴的最大值的索引。入参axis表示指定轴，默认为None表示整个数组的最大值的索引而
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2024-07-29 20:16:09
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一、描述max() 方法返回给定参数的最大值，参数可以为序列。 二、用法1、max(iterable, *[, default=obj, key=func]) -> value遍历iterable对象，每个元素执行func函数返回值组成一个新的序列，然后依次比较取最大值/最小值实例：input：
people_list = ['age14','age11','age10','age
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2023-06-26 16:24:47
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python获取一组数据里最大值max函数用法实例作者：疯狂一夏这篇文章主要介绍了python获取一组数据里最大值max函数用法,实例分析了max函数的使用技巧,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了python获取一组数据里最大值max函数用法。分享给大家供大家参考。具体如下：# 最简单的
max(1, 2)
max('a', 'b')
# 也可以对列表和元组使用
max([1,2])
max((1
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2023-08-30 11:52:10
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求数组中的最大值 该函数的功能是 在L和R范围上返回最大值1、 L=R表示就一个数 最大值是它自己2、如果不止一个数 就求中点的位置一般的写法是 (L+R)/2但这些写有问题 如果数组长度很大 L+R可能会溢出溢出之后 结果可能为负值可以写成 L + (R-L)/2(R-L)/2 表示 L ～ R 之间距离的一半L 加上 一半的距离 也是 L ~ R 的中点这个结果是不溢出的 因为 L、R都不溢
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2023-07-07 18:24:26
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#pragma warning(disable:4996)#include<stdio.h>int main(){ int q[] = { -1,-2,-3,-4,-5,-6,-7,-8,-9,-10 }; int m = q[0]; int z = sizeof(q) / sizeof(q[0]); int i = 0; for (i = 1;i <= z;i++)
原创
2022-11-23 23:29:52
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