機器學習儲備(4):最常用的求導公式
求導公式在機器學習的梯度下降中經常使用,因為梯度就意味著要求導,所以將使用頻率最高的幾個公式羅列在下面,方便查閱。
其中第三個是第二個的特列
求導比較重要的一條性質便是鏈式求導法則,它其實並不難理解,因為求導數意味著由外及內的,一層一層地將變化傳遞到最裡頭。
例如,要求解
這個由一個例項和一個特徵項組成的特殊的最小二乘項的導數,要令,即先對 的平方求導數,然後再對求導數,結果應該為-
相關推薦
機器學習儲備(4):最常用的求導公式
求導公式在機器學習的梯度下降中經常使用,因為梯度就意味著要求導,所以將使用頻率最高的幾個公式羅列在下面,方便查閱。 其中第三個是第二個的特列 求導比較重要的一條性質便是鏈式求導法則,它其實並不難理解,因為求導數意味著由外及內的,一層一層地將變化傳遞到最裡頭。 例如,要求解 
機器學習筆記(一):最小二乘法和梯度下降
一、最小二乘法 1.一元線性擬合的最小二乘法 先選取最為簡單的一元線性函式擬合助於我們理解最小二乘法的原理。 要讓一條直接最好的擬合紅色的資料點,那麼我們希望每個點到直線的殘差都最小。 設擬合直線為
機器學習儲備(3):似然函式例子解析
似然函式是個什麼函式,它的意義是什麼?它與概率相比,有什麼不同嗎? 1、似然函式 似然函式是一種關於統計模型中的引數的函式,表示模型引數中的似然性。 給定輸出 x 時,關於引數 θ 的似然函式 L(θ|x),在數值上它等於給定引數 θ 後變數 X 的概率: 這個是非常
機器學習儲備(1):協方差和相關係數
為了深刻理解機器學習演算法的原理,首先得掌握其中涉及到的一些基本概念和理論,比如概率,期望,標準差,方差。在這些基本概念上,又衍生出了很多重要概念,比如協方差,相關係數等。今天我們就來聊聊這些組成機器學習的基本概念。 1、概率 概率 P 是對隨機事件發生的可能性的度量。 例如,小明在期末
機器學習儲備(2):高斯分佈
今天講解獨立同分布的概念,高斯分佈,一維高斯分佈。 1、獨立同分布 指隨機過程中,任何時刻的取值都為隨機變數,如果這些隨機變數服從同一分佈,並且互相獨立,那麼這些隨機變數是獨立同分布。 先說說獨立這個概念。在預測德克薩斯州區域的房屋價值時,房屋樣本x1和樣本x2之間的預測是相互獨立的,它
機器學習導圖系列(4):算法(含61公式)
ref 靈感 深入 作者 很多 機器 -c 導圖 tar 機器學習導圖系列教程旨在幫助引導開發者對機器學習知識網絡有一個系統的概念,其中有些具體釋義並未完善,需要開發者自己探索才能對具體知識有深入的掌握。本項目靈感來自Daniel Formoso的github開源項目。本文
Swift學習筆記(4):字符串
min mes 不同的 常用方法 dice 內存空間 全部 there logs 目錄: 初始化 常用方法或屬性 字符串索引 初始化 創建一個空字符串作為初始值: var emptyString = "" // 空字
beego學習筆記(4):開發文檔閱讀(3)
new github model div email true ews mail IV 通過運行 bee new quickstart 來創建新的項目,其結構如下: quickstart |-- conf | `-- app.conf |-- controllers
Python學習筆記(4):容器、叠代對象、叠代器、生成器、生成器表達式
iter 有一種 ref function 但是 tool 數列 edt 叠代器類型 在了解Python的數據結構時,容器(container)、可叠代對象(iterable)、叠代器(iterator)、生成器(generator)、列表/集合/字典推導式(list,se
SLS機器學習介紹(02):時序聚類建模
文章系列連結 SLS機器學習介紹(01):時序統計建模 SLS機器學習介紹(02):時序聚類建模 SLS機器學習介紹(03):時序異常檢測建模 SLS機器學習介紹(04):規則模式挖掘 前言 第一篇文章SLS機器學習介紹(01):時序統計建模上週更新完,一下子炸出了很多潛伏的業
開源容器openshift學習筆記(4):新增Template(模板)
開篇之前如果沒有安裝openshift環境可以參考我的博文:centos7下安裝openshift 本系列部落格學習筆記參考《開源容器雲openshift》一書:下載連線:https://download.csdn.net/download/u012371097/10745382 部署容器應
linux學習筆記(4):使用者管理
使用者管理 1.使用者存在的意義 出於安全的考量,將資料庫程序限制在這個使用者下,這樣即使資料庫服務因為什麼原因被攻破 2.組存在的一意義 共享 開放權力 通過建立使用者組,或者控制新建使用者所在的使用者組,可以控制使用者訪問系統的許可權。 3.使用者的檢視 1)檢視
機器學習筆記(十):TensorFlow實戰二(深層神經網路)
1 - 深度學習與深層神經網路 深度學習的精確定義為:“一類通過多層非線性變換對高複雜性資料建模演算法的集合” 因此,多層神經網路有著2個非常重要的特性 多層 非線性 1.1 - 線性模型的侷限性 線上性模型中,模型的輸出為輸入的加權和,假設一
機器學習筆記(九):Tensorflow 實戰一 (Tensorflow入門)
1 - TsensorFlow計算模型 ——計算圖 1.1- 計算圖的概念 計算圖是TensorFlow中最基本的一個概念,TensorFlow中的所有計算都會被轉化為計算圖上的節點。 在TensorFlow中,張量可以簡單地理解為多為陣列。如果說TensorFlow的第一個詞T
機器學習筆記(八):PCA降維演算法
1 - PCA概述 主成份分析,簡稱為PCA,是一種非監督學習演算法,經常被用來進行 資料降維 有損資料壓縮 特徵抽取 資料視覺化 2 - PCA原理詳解 通過計算資料矩陣的協方差矩陣,然後得到協方差矩陣的特徵值特徵向量,選擇特
機器學習筆記(七):K-Means
1 - 前言 之前我們學習的演算法均為監督學習演算法,而K-means是我們所學習的第一個無監督學習演算法。所以首先讓我們瞭解一下監督學習和無監督學習的區別 1.1 - 監督學習(supervised learning) 從給定的訓練資料集中學習出一個函式(模型引數),當新的資料
機器學習筆記(六):KNN分類器
1 KNN演算法 1.1 KNN演算法簡介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一個樣本資料集合,也稱為訓練樣本集,並且樣本集中每個資料都存在標籤,即我們知道樣本集中每一資料與所屬分類對應的關係。輸入沒有標籤的資料後,將新資料中的每個特徵與樣本集中資料對應的特
機器學習筆記(五):樸素貝葉斯分類器
一、概述 1.1 簡介 樸素貝葉斯(Naive Bayesian)是基於貝葉斯定理和特徵條件獨立假設的分類方法,它通過特徵計算分類的概率,選取概率大的情況進行分類,因此它是基於概率論的一種機器學習分類方法。因為分類的目標是確定的,所以也是屬於監督學習。 Q1:什麼是基於概率論的方
機器學習筆記(3):線性代數回顧
目錄 1)Matrices and vectors 2)Addition and scalar multiplication 3)Matrix-vector multiplication 4)Matrix-matrix multiplication 5)Matrix multip
SLS機器學習介紹(03):時序異常檢測建模
文章系列連結 SLS機器學習介紹(01):時序統計建模 SLS機器學習介紹(02):時序聚類建模 SLS機器學習介紹(03):時序異常檢測建模 SLS機器學習介紹(04):規則模式挖掘 SLS機器學習最佳實戰:時序異常檢測和報警 摘要與背景 雖然計算機軟硬體的快速發展已