梯度下降深入淺出
查看原文請點這裏
在看Ng的ml課程,第二課中講的是梯度下降算法。所以把與梯度下降算法有關的數學知識復習整理了一下便於自己理解。相信在不斷的深入學習中對gradient descent將會有更深更全面的了解,到時候我將不斷補充本篇文章。
文件夾
- 微分
- 導數
- 方向導數
- 梯度
- 梯度下降算法
- 梯度下降算法的應用
數學公式顯示不出來。有要看的到我的博客去看吧。
http://binhua.info/machinelearning/%E6%A2%AF%E5%BA%A6%E4%B8%8B%E9%99%8D%E6%B7%B1%E5%85%A5%E6%B5%85%E5%87%BA#梯度下降深入淺出
相關推薦
梯度下降深入淺出
mach 公式 方向 add ica http 博客 top die 查看原文請點這裏 在看Ng的ml課程,第二課中講的是梯度下降算法。所以把與梯度下降算法有關的數學知識復習整理了一下便於自己理解。相信在不斷的深入學習中對gradient descent將會有
深入淺出--梯度下降法及其實現
梯度下降的場景假設梯度梯度下降演算法的數學解釋梯度下降演算法的例項梯度下降演算法的實現Further reading本文將從一個下山的場景開始,先提出梯度下降演算法的基本思想,進而從數學上解釋梯度下降演算法的原理,最後實現一個簡單的梯度下降演算法的例項!梯度下降的場景假設梯度下降法的基本思想可以類比為一個下山
機器學習公開課筆記第九周之大數據梯度下降算法
機器學習 nbsp gradient min 三種 依次 再看 獲得 mini 一,隨機梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 當訓練集很大且使用普通梯度下降法(Batch Gradient Descent)時,因為每一次\(\theta\)
對數幾率回歸法(梯度下降法,隨機梯度下降與牛頓法)與線性判別法(LDA)
3.1 初始 屬性 author alt closed sta lose cnblogs 本文主要使用了對數幾率回歸法與線性判別法(LDA)對數據集(西瓜3.0)進行分類。其中在對數幾率回歸法中,求解最優權重W時,分別使用梯度下降法,隨機梯度下降與牛頓法。 代碼如下:
(CS229) 第二課 梯度下降及標準方程推導筆記
gre nag controls off and style distance splay mage 1 Locally weighted linear regression Here the w are non-nagative valued weights. 是一個c
機器學習-監督學習應用:梯度下降
矩陣 data width 最速下降法 數據 訓練 訓練數據 這樣的 最小 回歸與梯度下降: 回歸在數學上來說是給定一個點集,能夠用一條曲線去擬合之,如果這個曲線是一條直線,那就被稱為線性回歸,如果曲線是一條二次曲線,就被稱為二次回歸,回歸還有很多的變種,如locally
機器學習筆記 1 LMS和梯度下降(批梯度下降) 20170617
temp eas 理解 import 樣本 alt mes show 超過 # 概念 LMS(least mean square):(最小均方法)通過最小化均方誤差來求最佳參數的方法。 GD(gradient descent) : (梯度下降法)一種參數更新法則。可以作為L
【機器學習】1 監督學習應用與梯度下降
例如 tla ges 機器 fprintf lns 找到 輸入 style 監督學習 簡單來說監督學習模型如圖所示 其中 x是輸入變量 又叫特征向量 y是輸出變量 又叫目標向量 通常的我們用(x,y)表示一個樣本 而第i個樣本 用(x(i),y(i))表示 h是輸出函
機器學習入門:線性回歸及梯度下降
想要 oom 考試 erl text local oca 希望 觀察 機器學習入門:線性回歸及梯度下降 本文會講到: (1)線性回歸的定義 (2)單變量線性回歸 (3)cost function:評價線性回歸是否擬合訓練集的方法 (4)梯度下
批量梯度下降法(Batch Gradient Descent)
所有 margin 初始 ont 模型 log eight 梯度下降 img 批量梯度下降:在梯度下降的每一步中都用到了所有的訓練樣本。 思想:找能使代價函數減小最大的下降方向(梯度方向)。 ΔΘ = - α▽J α:學習速率 梯度下降的線性回歸
感知機2 -- 隨機梯度下降算法
-- 面向 pre 樣本 .net 距離 utf 先後 統計學習 聲明: 1,本篇為個人對《2012.李航.統計學習方法.pdf》的學習總結。不得用作商用,歡迎轉載,但請註明出處(即:本帖地址)。 2,因為本人在學習初始時有非
梯度下降的直覺
顯示 時間 應該 探討 image 技術分享 增加 bsp http 我們探討的情況下,我們使用一個參數θ1和繪制其成本函數來實現梯度下降。我們對一個參數的公式是重復直至收斂: 不管斜坡的標誌是什麽,θ1最終收斂到最小值。下面的圖表顯示,當斜率為負,價值θ1增加當它是正的
梯度下降
現在 不同的 同時 領域 技術分享 範圍 設置 nbsp 步長 所以我們有了我們的假設函數,我們有一種方法來測量它與數據的吻合程度。現在我們需要估計假設函數中的參數。這就是梯度下降的來源。想象我們圖基於其領域θ0和θ1我們假設函數(實際上我們是圖形的成本函數作為參數估計的函
線性回歸的梯度下降
初始 應用 連接 alt wid png 分享 sub 線性回歸 Note: [At 6:15 "h(x) = -900 - 0.1x" should be "h(x) = 900 - 0.1x"] 當具體應用於線性回歸的情況下,可以推導出一種新的梯度下降方程。我們可以
學習中的梯度下降Ⅱ-學習率
減少 自動 cnblogs 需要 學習 ges com 技術 聲明 調試梯度下降。用x軸上的叠代數繪制一個圖。現在測量成本函數,J(θ)隨叠代次數下降。如果J(θ)不斷增加,那麽你可能需要減少α。 自動收斂試驗。如果該聲明收斂(θ)小於E在一次叠代中減少,其中E是一些小
梯度下降在實踐I -特征縮放
不同 最小值 理想 編程 images 快速 防止 變量 進行 我們可以通過使每個輸入值在大致相同的範圍內加快梯度下降速度。這是因為θ下降很快在小範圍和在大範圍很慢,所以將振蕩不到最佳當變量很不平衡 防止這種情況的方法是修改輸入變量的範圍,使它們完全相同。理想的: 這
【機器學習】對梯度下降算法的進一步理解
獨立 com 線性回歸 執行 ont 執行過程 wid 簡單的 技術 單一變量的線性回歸 讓我們依然以房屋為例,如果輸入的樣本特征是房子的尺寸,我們需要研究房屋尺寸和房屋價格之間的關系,假設我們的回歸模型訓練集如下 其中我們用 m表示訓練集實例中的實例數量, x代表特
實際梯度下降中的兩個重要調節方面
ase uft feature hot should cost declare mea idea Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling(特征歸一化) 調整處理X的範圍,以提高梯度下降效果和減小叠代次數。 Note:
2.4 梯度下降算法(非常重要,重點理解)
eve 最快 style 梯度下降 更新 叠代 img 平均值 圖片 已經知道了logistic回歸模型,也知道了損失函數 損失函數是衡量單一訓練樣例的效果,還知道了成本函數 成本函數用於衡量參數w和b的效果在全部訓練集上面的衡量下面開始討論如何使用梯度下降法來訓練或學習訓
機器學習之梯度下降法
梯度 學習 模型 最快 參數 nbsp 函數 bsp 每一個 在吳恩達的機器學習課程中,講了一個模型,如何求得一個參數令錯誤函數值的最小,這裏運用梯度下降法來求得參數。 首先任意選取一個θ 令這個θ變化,怎麽變化呢,怎麽讓函數值變化的快,變化的小怎麽變化,那麽函數值怎麽才能