【机器学习笔记二】回归算法-随机梯度下降
参考资料：【1】 Spark MLlib 机器学习实践【2】 机器学习之梯度下降 【3】 统计学习方法 1、回归分析概念在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平
（一）引入—梯度下降算法1. 线性假设：2. 方差代价函数： 3. 梯度下降： 4. : learning rate（用来控制我们在梯度下降时迈出多大的步子，值较大，梯度下降就很迅速）值过大易造成无法收敛到minimum（每一步迈更大）值较小且适宜的情况下，步子越来越小直到收敛（导数项为零） 不再改变。 （注：每一次梯度下降，需完成多个的同步更新）右侧计算后立即更新是
1.对梯度下降法概念的理解：在求解机器学习的算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的算法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。2.梯度：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f(x,y),分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x,&nb
文章目录逻辑回归的计算逻辑使用python实现运行结果 逻辑回归是一种经典的二分类算法（当然也可以用作多分类），也是我们在进行数据分析和挖掘过程中最常使用的算法之一。 通常我们在选择机器学习算法的时候，往往都是先选取简单的模型，如逻辑回归模型，因为它的原理简单、可解释性强，我们将简单的模型和复杂的模型取得的结果进行对比，如果它们效果差不多，那我们也没有必要选择复杂的模型了，逻辑回归就是这样一
一、机器学习概述： 1. 学习动机：机器学习已经在不知不觉中渗透到人们生产和生活中的各个领域，如邮箱自动过滤的垃圾邮件、搜索引擎对链接的智能排序、产品广告的个性化推荐等；机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要融合多学科的专业只是，也同样可以作为实际工具应用到各行各业之中；如何从移动计算和传感器所产生的海量数据中抽取出有价值的信息将成为一个非常重要的课题，也会是未来生产
线性回归中的梯度下降法 之前我一直都是使用二次曲线作为损失函数来模拟梯度下降法的过程，这篇博客主要是将梯度下降法运用在多元线性回归中。 对于线性回归的问题，我们的损失函数 J： 也就是每一次线性预测的结果和这个数据对应的真值之间差的平方的和，就是我们的损失函数 J。而对于我们的参数来说，绝不仅仅只有一个 theta，我们这个 theta 是一个向量，从 0 到 n 一共有 n+1 个元素，其
文章目录
基本概念
定义
优点
基于梯度下降
损失函数
损失函数表达式
为什么选其为损失函数
代码实现
基本概念
定义
逻辑回归算法虽然名字上是回归，但实际上是二分类算法。本质就是以回归的方法来进行二分类
优点
也就是说我们为什么要用逻辑回归，而不用更简单的线性回归
在线性回归中，离群值对结果的影响会
一：梯度下降法推导公式： 二：当训练集为1维时#进行数据分析所需库，可以看做是对numpy工具的补充import pandas as pdimport numpy as np#应该把Seaborn视为matplo...
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2018-10-20 21:46:00
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前言最近在看斯坦福的《机器学习》的公开课，这个课程是2009年的，有点老了，不过讲的还是很好的，廓清了一些我以前关于机器学习懵懂的地方。我的一位老师曾经说过:什么叫理解？理解就是你能把同一个事情用自己的语言表达出来，并且能让别人听得懂。本着这样的原则，同时也为了证明自己是”理解”的，于是决定打算在学...
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2015-07-22 01:17:00
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数学式Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+μi i=1,2,…,ncodeimport numpy as npfrom numpy import genfromtxtimport matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 读入数据 data = genfromtxt(r...
原创
2022-07-05 16:45:30
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一：梯度下降法推导公式： 二：当训练集为1维时#进行数据分析所需库，可以看做是对numpy工具的补充import pandas as pdimport numpy as np#应该把Seaborn视为matplo...
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2018-10-20 21:46:00
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一：梯度下降法推导公式： 二：当训练集为1维时#进行数据分析所需库，可以看做是对numpy工具的补充import pandas as pdimport numpy as np#应该把Seaborn视为matplo...
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2018-10-20 21:46:00
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前面的文章讲了使用最小二乘法来求线性回归损失函数的最优解，最小二乘法为直接对梯度求导找出极值，为非迭代法；而本篇文章了使用一个新的方法来求损失函数的极值：梯度下降法（Gradient Descendent, GD），梯度下降法为最优化算法通常用于求解函数的极值，梯度下降法为迭代法，给定一个β在梯度下降最快方向调整β，经过N次迭代后找到极值，也就是局部最小值或全局最小值；
梯度下降法又分为批量梯
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2023-09-08 09:21:09
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1. 背景 文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression，本文想在该文章的基础上，完整地描述线性回归算法。部分数据和图片取自该文章。没有太多时间抠细节，所以难免有什么缺漏错误之处，望指正。 线性回归的目标很简单，就是用一条线，来拟合这些点，并且使得点集与拟合函数间的误差最小。如果这个函数曲线是一条直线，那就被称为线
线性回归形如y=w*x+b的形式，变量为连续型（离散为分类）。一般求解这样的式子可采用最小二乘法原理，即方差最小
原创
2023-06-15 11:12:23
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线性回归代价函数：用于衡量假设函数的准确性平方差代价函数 θ0和θ1为模型参数简化：令θ0=0,即h(x)=θ1*x无简化的代价函数图形 等高图梯度下降作用：最小化函数 思路： 开始给定θ0和θ1的初始值，一般为0 然后不断地同时改变θ0和θ1使得函数最小 其中α是自定的学习速率，控制我们更新θ的幅度 每次更新都能使得θ的值使函数更小直到最小线性回归的批量梯度下降 如下为θ0的计算过程 1，批量梯
import numpy as np
import pandas as pd导入数据data=pd.read_csv(r"F:\数据集\dataset\boston.csv")
data.head() Unnamed: 0crimzninduschasnoxrmagedisradtaxptratioblacklstatmedv010.0063218.02.3100.5386.57565.24.0
一、梯度下降法1、概述梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。2、原理梯度下降算法的基本原理就是通过多次迭代，求得与精度值匹配的最后结果：二、牛顿法1、牛顿法的概述牛顿法是机器学习中用的比较多的一种优化算法。牛顿法的基本思想是利用迭代点处的一阶导数(梯度)和二阶
阅读本文需要的知识储备：高等数学运筹学Python基础引出梯度下降对于，线性回归问题，上一篇我们用的是最小二乘法，很多人听到这个，或许会说：天杀的最小二乘法，因为很多人对...
原创
2021-07-13 14:51:38
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阅读本文需要的知识储备：
高等数学
运筹学
Python基础
引出梯度下降
对于，线性回归问题，上一篇我们用的是最小二乘法，很多人听到这个，或许会说：天杀的最小二乘法，因为很多人对它太敏感了。是的，从小到大，天天最小二乘法，能不能来点新花样。这里就用数学算法——梯度下降，来解决，寻优问题。
当然了，我们的目标函数还是：
在开始之前，我还是上大家熟知常见的
原创
2021-07-31 17:30:07
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