在机器学习中,模型的训练是一个很重要的过程,它通常是对一个目标函数进行优化,从而获取模型的参数,比较常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法与拟牛顿法等。但在大数据的背景下,尤其对于并行实现来说,优化算法通常是越简单越好,如坐标下降法(CD)和随机梯度下降法(SCG)就比较受欢迎。本文是阅读完论文 Distributed Coordinate Descent Method for Learning with Big Data 的一则笔记,主要介绍算法 Hydra (一种分布式坐标下降法)的算法框架、收敛性理论、...
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2014-06-29 07:38:26
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TIWGradButton、TIWImageButton
分别是有颜色梯度变化按钮和图像按钮.TIWGradButton 所在单元及继承链:IWCompGradButton.TIWGradButton
主要成员:property Style: TIWGradButtonStyle //这个 Sty....
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2014-06-13 20:09:15
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回顾一些参数估计的方法,包括梯度下降算法和牛顿法及其扩展梯度下降算法(Gradient
Descent, GD)目的是优化参数,使得估计值与真实值的误差最小。试用于优化目标形式为:其中表示特征权重,表示样本的以维特征描述,为样本。1,
批梯度下降算法(batch gradient decent, B...
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2014-06-12 15:20:17
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Amcharts的特点包括:
*动画或静态
*价值轴能够扭转
*线性或对数轴的价值尺度
*预定义或定制的子弹
*定制描述任何数据点
*点击栏目/酒吧(可用于钻孔下来图表)
*梯度弥漫
*价值指标插入式
*轴价值观内样区
*平台无关
*可以输出作为一项形象
*可控制在途经的JavaScript
*设置和数据可以通过直接从一个HTML文件
*度身定做的形象或Flash ...
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2014-06-08 15:20:55
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Logistic回归主要用于医学中对流行病分析,或者对某种疾病的危险因素分析。通常用于二分类,也就是说因变量
只有两个,当然也可以用于多分类。
Logistic回归的理论内容上篇文章已经讲述过,在求解参数时可以用牛顿迭代,可以发现这种方法貌似
太复杂,今天我们介绍另一种方法,叫梯度下降。当然求最小值就是梯度下降,而求最大值相对就是梯度上升。
在Logistic回归中,由于,如果...
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2014-06-03 00:06:19
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1.梯度上升优化1).
伪代码:所有回归系数初始化为1-------------------weights = ones((colNum,1))重复r次:
计算整个数据集的梯度gradient 使用alpha*gradient更新回归系数的向量 返回回归系数weights2). 迭代r次的代码...
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2014-06-02 18:11:41
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1.在高纬度大数量的数据情况下,用线性+松弛因子做SVM效果是很不错的2.在高纬度大数量的情况下,一般用批量梯度下降做计算效果会很好3.在低纬度大数量的情况下,可以用牛顿法来求解,一般迭代两三次就好了4.有个叫Le
BOTTON 的人,对常用目标函数的SGD公式做了很好的推导5.有一个响亮求导的书叫...
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2014-06-02 08:07:18
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回顾上次内容:http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/27365941
经过上次对Logistic回归理论的学习,我们已经推导出取对数后的似然函数为
现在我们的目的是求一个向量,使得最大。其中
对这个似然函数求偏导后得到...
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2014-06-01 04:34:43
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下面的代码通过计算图像中给定区域的方向梯度直方图来估计图像的旋转角度
主要内容包括:
一、计算局部图像块方向梯度直方图的函数
二、把给定图像按照给定的角度旋转
三、如何利用旋转后的图像的方向梯度直方图和原图像的方向梯度直方图来估计旋转角度
四、绘制方向梯度直方图
计算效果如下次:
主要代码如下:
{CSDN:CODE:362490}
结果分析:
绕图像中...
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2014-05-25 21:00:05
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