下列代码来自 https://zh.gluon.ai/chapter_supervised-learning/linear-regression-scratch.html ...
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2017-11-01 01:03:21
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转自穆晨 阅读目录 前言 算法原理 回归分类器的形式 最佳回归系数的确定 基于梯度上升法的最佳回归参数拟合 拟合结果展示 更好的求最值方法 - 随机梯度上升 小结 阅读目录 前言 算法原理 回归分类器的形式 最佳回归系数的确定 基于梯度上升法的最佳回归参数拟合 拟合结果展示 更好的求最值方法 - 随 ...
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2017-10-08 16:49:45
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样本文件下载：ex2Data.zipex2x.dat文件中是一些2-8岁孩子的年龄。ex2y.dat文件中是这些孩子相对应的体重。我们尝试用批量梯度下降法，随机梯度下降法和小批量梯度下降法来对这些数据进行线性回归，线性回归原理在：http://www.cnblogs.com/mikewolf2002... ...
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2017-10-07 16:13:26
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数学基础与计算机基础 算法基础方面 牛顿法、随机梯度下降法、拟牛顿法、BFGS 传统机器学习 深度学习 CNN-基础学习与应用 十一期间 RNN 算法应用方面 工程方面 kaggle 十一期间把第一个项目流程完整走下来 java hadoop spark mapreduce c++? http:// ...
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2017-09-29 11:00:23
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一、二元分类的线性模型 线性分类、线性回归、逻辑回归 可视化这三个线性模型的代价函数 SQR、SCE的值都是大于等于0/1的 理论分析上界 将回归应用于分类 线性回归后的参数值常用于pla/pa/logistic regression的参数初始化 二、随机梯度下降 两种迭代优化模式 利用全部样本 》 ...
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2017-09-26 22:25:27
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对于一个线性回归问题有 为了使得预测值h更加接近实际值y，定义 J越小，预测更加可信，可以通过对梯度的迭代来逼近极值 批梯度下降（batch gradient descent）（the entire training set before taking a single step） 随机梯度下降（s ...
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2017-09-22 22:42:10
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一、梯度下降、随机梯度下降、批量梯度下降 梯度下降：梯度下降中，对于θ 的更新，所有的样本都有贡献，也就是参与调整θ 。其计算得到的是一个标准梯度。因而理论上来说一次更新的幅度是比较大的。如果样本不多的情况下，当然是这样收敛的速度会更快。 随机梯度下降：随机梯度下降法，随机用样本中的一个例子来近似总 ...
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2017-09-10 21:48:23
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上一章中我们遗留了一个问题，就是在神经网络的学习过程中，在更新参数的时候，如何去计算损失函数关于参数的梯度。这一章，我们将会学到一种快速的计算梯度的算法：反向传播算法。 这一章相较于后面的章节涉及到的数学知识比较多，如果阅读上有点吃力的话也可以完全跳过这一章，把反向传播当成一个计算梯度的黑盒即可，但 ...
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2017-08-25 15:56:17
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#include <iostream>#include <vector>#include <cmath>#include <cfloat>int main() { double datax[]={3.4,1.8,4.6,2.3,3.1,5.5,0.7,3.0,2.6,4.3,2.1,1.1,6.1, ...
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2017-08-20 12:23:53
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转自：http://www.cnblogs.com/Sinte-Beuve/p/6164689.html 本文主要讲了梯度下降法的两种迭代思路，随机梯度下降（Stochastic gradient descent）和批量梯度下降（Batch gradient descent）。以及他们在python ...
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2017-08-14 14:18:21
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