隨機梯度下降演算法 matlab
x=[1 1;1 2;1 3; 1 4];
y=[1.1;2.2;2.7;3.8];
rate=0.001;
w = zeros(1,size(x,2));
iter = 100;
while(iter >0)
for i=1:size(x,1)
for j=1:size(w,2)
w(j)=w(j)+rate*(y(i)-w(1,:)*x(i,:)')*x(i,j);
end
end
iter = iter-1;
end
plot(x(:,2),y(:,1),'rx','MarkerSize',10);
hold on;
x1=0 :0.1:5;
y1=w(1)+w(2)*x1;
plot(x1,y1);
hold off;
相關推薦
隨機梯度下降演算法 matlab
x=[1 1;1 2;1 3; 1 4]; y=[1.1;2.2;2.7;3.8]; rate=0.001; w = zeros(1,size(x,2)); iter = 100; while(iter >0) for i=1:size(x,1)
梯度下降 隨機梯度下降 演算法
一、一維梯度下降 演算法思想: 我們要找到一個函式的谷底,可以通過不斷求導,不斷逼近,找到一個函式求導後為0,我們就引入了一個概念 學習率(也可以叫作步長),因為是不斷逼近某個x,所以學習率過大會導致超過最優解,而學習率過小,會導致收斂速度過慢。 二、多維梯度下降
隨機梯度下降演算法的Python實現
當用於訓練的資料量非常大時,批量梯度下降演算法變得不再適用(此時其速度會非常慢),為解決這個問題,人們又想出了隨機梯度下降演算法。隨機梯度下降演算法的核心思想並沒有變,它仍是基於梯度,通過對目標函式中的引數不斷迭代更新,使得目標函式逐漸靠近最小值。 具體程式碼實現如下: 先匯入要用到的各種包
[deeplearning-001] stotisticks gradient descent隨機梯度下降演算法的最簡單例子解釋
1.gradient descent梯度下降優化 1.1假設要優化一個函式f(x)=(x−1)2求它的最小值。這個函式在x=1 時有最小值,這是解析解。如果用梯度下降法,是這樣的: f′(x)=2(x−1) 每一步的迭代公式是: xi+1=xi−ηf′(
梯度下降、隨機梯度下降、方差減小的梯度下降(matlab實現)
梯度下降程式碼: function [ theta, J_history ] = GradinentDecent( X, y, theta, alpha, num_iter ) m = length(y); J_history = zeros(20, 1); i = 0; temp = 0; for it
隨機梯度下降法求解SVM(附matlab程式碼)
隨機梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)求解以下的線性SVM模型: w的梯度為: 傳統的梯度下降法需要把所有樣本都帶入計算,對於一個樣本數為n的d維樣本,每次迭代求一次梯度,計算複雜度為O(nd) ,當處理的資料量很大而且迭代次數比較多
機器學習筆記(一):梯度下降演算法,隨機梯度下降,正規方程
一、符號解釋 M 訓練樣本的數量 x 輸入變數,又稱特徵 y 輸出變數,又稱目標 (x, y) 訓練樣本,對應監督學習的輸入和輸出 表示第i組的x 表示第i組的y h(x)表示對應演算法的函式 是
深度學習必備:隨機梯度下降(SGD)優化演算法及視覺化
補充在前:實際上在我使用LSTM為流量基線建模時候,發現有效的啟用函式是elu、relu、linear、prelu、leaky_relu、softplus,對應的梯度演算法是adam、mom、rmsprop、sgd,效果最好的組合是:prelu+rmsprop。我的程式碼如下: # Simple examp
線性收斂的隨機優化演算法之 SAG、SVRG(隨機梯度下降)
梯度下降法大家族(BGD,SGD,MBGD) 批量梯度下降法(Batch Gradient Descent) 批量梯度下降法,是梯度下降法最常用的形式,具體做法也就是在更新引數時使用所有的樣本來進行更新 隨機梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 隨機
梯度下降演算法Python程式碼實現--批量梯度下降+隨機梯度下降+小批量梯度下降法
在學習線性迴歸的時候很多課程都會講到用梯度下降法求解引數,對於梯度下降演算法怎麼求出這個解講的較少,自己實現一遍演算法比較有助於理解演算法,也能注意到比較細節的東西。具體的數學推導可以參照這一篇部落格(http://www.cnblogs.com/pinard/p
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:
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
深度學習情感分析(隨機梯度下降代碼實現)
隨機梯度下降 exp utf8 ret .get bsp 這一 理論 body 1.代碼沒有引入深度學習包,實現了簡單的隨機梯度下降算法。 2.理論較簡單。 # coding:utf8 # Author:Chaz import sys,time import numpy
監督學習:隨機梯度下降算法(sgd)和批梯度下降算法(bgd)
這就是 影響 個數 執行 類型 http 關系 col pla 線性回歸 首先要明白什麽是回歸。回歸的目的是通過幾個已知數據來預測另一個數值型數據的目標值。 假設特征和結果滿足線性關系,即滿足一個計算公式h(x),這個公式的自變量就是已知的數據x,
Hulu機器學習問題與解答系列 | 二十四:隨機梯度下降法
叠代 -s nbsp xib 大量 步長 空間 圖片 ges Hulu優秀的作者們每天和公式抗爭,只為提升你們的技能,感動的話就把文章看完,然後哭一個吧。 今天的內容是 【隨機梯度下降法】 場景描述 深度學習得以在近幾年迅速占領工業界和學術界的高地,重要原因之一是數
谷歌機器學習速成課程---降低損失 (Reducing Loss):隨機梯度下降法
計算 機器 OS 隨機梯度下降法 術語表 表示 機器學習 放心 使用 在梯度下降法中,批量指的是用於在單次叠代中計算梯度的樣本總數。到目前為止,我們一直假定批量是指整個數據集。就 Google 的規模而言,數據集通常包含數十億甚至數千億個樣本。此外,Google 數據集通常
梯度下降 隨機梯度下降 批量梯度下降
函數 算法 學習 梯度 target 最快 每次 深度學習 sun 梯度下降(GD) 梯度的本意是一個向量,表示某一函數在該點處的方向導數沿著該方向取得最大值,導數對應的是變化率 即函數在該點處沿著該方向變化最快,變化率最大(為該梯度的模) 隨機梯度下降(SGD):每次叠代
斯坦福CS229機器學習課程筆記一:線性迴歸與梯度下降演算法
機器學習三要素 機器學習的三要素為:模型、策略、演算法。 模型:就是所要學習的條件概率分佈或決策函式。線性迴歸模型 策略:按照什麼樣的準則學習或選擇最優的模型。最小化均方誤差,即所謂的 least-squares(在spss裡線性迴歸對應的模組就叫OLS即Ordinary Least Squares):
梯度下降演算法過程詳細解讀
看了很多博文,一談到梯度下降,大多都在畫圖,類比“下山”。對於一開始想要了解“梯度下降”是個什麼玩意兒時,這種類比法是非常有助於理解的。但是,當我大概知道了梯度下降是什麼東西之後,我就好奇了,梯度下降究竟是怎樣尋找到模型的最優引數的?不能一想到梯度下降,腦海中就只有“下山”的畫面,“下山”不是目的,目的在
吳恩達機器學習課程筆記02——處理房價預測問題(梯度下降演算法詳解)
建議記住的實用符號 符號 含義 m 樣本數目 x 輸入變數 y 輸出變數/目標變數