梯度下降算法的大家族： ①批量梯度下降：有N个样本，求梯度的时候就用了N个样本的梯度数据 优点：准确 缺点：速度慢 ②随机梯度下降：和批量梯度下降算法原理相似，区别在于求梯度时没有用所有的N歌样本数据，而是仅仅选取1个来求梯度 优点：速度快 缺点：准去率地 ③小批量梯度下降：批量梯度下降算法和随机梯 ...
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2019-06-12 18:05:34
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有监督学习--简单线性回归模型（梯度下降法代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.定义模型的超参数4.定义核心梯度下降模型函数5.测试：运行梯度下降算法，计算最优的 w 和 b6.画出拟合曲线7.附录-测试数据 有监督学习--简单线性回归模型（梯度下降法代码实现） ...
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2019-05-18 09:35:15
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目前最流行的5中优化器：Momentum(动量优化)、NAG(Nesterov梯度加速)、AdaGrad、RMSProp、Adam，所有的优化算法都是对梯度下降算法进行不断的优化，对原始梯度下降算法增加惯性和环境感知因素 Momentum优化 momentum优化的一个简单思想：考虑物体运动惯性，想 ...
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2019-04-23 14:24:30
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https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e ...
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2019-04-13 21:52:42
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https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80212814什么是梯度？对于梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm），我们都已经很熟悉了。无论是在线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logisti ...
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2019-03-14 10:24:37
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梯度下降是机器学习中用来使模型逼近真实分布的最小偏差的优化方法。 在普通的随机梯度下降和批梯度下降当中，参数的更新是按照如下公式进行的： W = W - αdW b = b - αdb 其中α是学习率，dW、db是cost function对w和b的偏导数。 随机梯度下降和批梯度下降的区别只是输入的 ...
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2019-01-28 01:12:48
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1.用梯度下降算法来训练或者学习训练集上的参数w和b，如下所示，第一行是logistic回归算法，第二行是成本函数J，它被定义为1/m的损失函数之和，损失函数可以衡量你的算法的效果，每一个训练样例都输出y，把它和基本真值标签y进行比较 右边展示了完整的公式，成本函数衡量了参数w和b在训练集上的效果。 ...
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2019-01-21 22:49:14
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回归是对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模，求解的一种统计方法，更多关于回归的内容将在后续总结。本博主要总结如何利用激活函数中Sigmoid函数和梯度下降算法实现Logistic回归分类器对数据进行分类 1. Sigmoid函数 激活函数是对神经网络中某一部分神经元的非线性运算，使得神经网络 ...
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2019-01-10 15:31:23
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本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法的原理，最后实现一个简单的梯度下降算法的实例！ 梯度下降的场景假设 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e. 找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山 ...
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2019-01-09 18:48:50
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一、软阈值算法及推导：二、近端投影与近端梯度下降以上推导是结合很多大佬博客整理的，如有侵权，请及时联系，将对其进行修改。 ...
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2018-12-24 13:22:13
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