梯度下降法主要分为三种， 梯度下降法 随机梯度下降 小批量梯度下降 下面分别来介绍一下，这样更加有助于理解它们之间的联系。 梯度下降法 梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降 下面就以均方误差讲解一下，假设损失函数如下： 其中 是预测值， 是真实值，那么要最小化上面损失 ...
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2020-07-20 22:40:33
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Nick-Atom AI炼金术士一枚， 主攻推荐/广告/NLP 一张图搞定人生系列： 1, 看趋势（图2） loss往上走甚至产生小山包（黄线） or 下降的特别急（绿线）， 后几个epoch没变化， lr过高， 调低。 绿线还可以考虑lr decay loss趋近于线性(蓝线)， lr过低， 调高 ...
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2020-07-17 11:23:42
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最近一个月项目好忙，终于挤出时间把这篇 BP 算法基本思想写完了，公式的推导放到下一篇讲吧。 一、神经网络的代价函数 神经网络可以看做是复杂逻辑回归的组合，因此与其类似，我们训练神经网络也要定义代价函数，之后再使用梯度下降法来最小化代价函数，以此来训练最优的权重矩阵。 1.1 从逻辑回归出发 我们从 ...
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2020-06-20 00:46:05
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作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Medium 什么是梯度下降? 梯度下降法是一种减少成本函数的迭代机器学习优化算法，使我们的模型能够做出准确的预测。 成本函数(C)或损失函数度量模型的实际输出和预测输出之间的差异。成本函数是一个凸函数。 为什么我们需要梯度下降? 在神经网络中 ...
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2020-06-17 19:53:07
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1.梯度下降法 是一种基于搜索的最优化方法，作用是最小化一个损失函数。 但不是所有的函数都有唯一的极值点。 解决方案：多次运行，随机初始化点 梯度下降法的初始点也是一个超参数 线性回归法的损失函数具有唯一的最优解。 模拟实现梯度下降法 1 import numpy as np 2 import ma ...
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2020-06-05 21:05:44
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同步进行一波网上代码搬砖, 先来个入门的线性回归模型训练, 基于梯度下降法来, 优化用 MSE 来做. 理论部分就不讲了, 网上一大堆, 我自己也是理解好多年了, 什么 偏导数, 梯度(多远函数一阶偏导数组成的向量) , 方向导数, 反方向(梯度下降) 这些基本的高数知识, 假设大家是非常清楚原理的 ...
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2020-05-17 01:06:00
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之前证明了整个回归方程,或者说梯度下降法的表达式, 现在来看看计量经济学里的回归表达式 y=ax+b, 出于对关系的不确定, 在计量经济学里,式子多了一个u作为随机干扰项 干扰项 u 我们认为是不可观测的值 我自己的理解是这样_不是很严谨的粗糙理解: y=ax+b+u,我们改写成 y-u=ax+b, ...
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2020-05-07 09:20:29
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摘要 1. Logistic回归分类 2. 梯度下降法 3. 代码实现与解释 Logistic回归 逻辑斯特回归（logistic regression）是一种非常经典的分类方法。其用到的分类函数一般为Sigmoid函数，其函数形式为： 其图形表示如下： 从图中我们可以看到，当z=0时，函数值为0. ...
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2020-04-29 18:40:46
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下面是一个梯度下降法对多元问题的求解： 1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei'] 4 5 area = np.array([137.97, ...
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2020-04-13 00:28:18
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1.牛顿法：是通过求解目标函数的一阶导数为0时的参数，进而求出目标函数最小值时的参数。 收敛速度很快。 海森矩阵的逆在迭代过程中不断减小，可以起到逐步减小步长的效果。 缺点：海森矩阵的逆计算复杂，代价比较大，因此有了拟牛顿法。 2.梯度下降法：是通过梯度方向和步长，直接求解目标函数的最小值时的参数。 ...
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2020-04-12 16:58:07
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