17.1 大型数据集的学习 17.2 随机梯度下降法 17.3 微型批量梯度下降 17.4 随机梯度下降收敛 17.5 在线学习 17.6 映射化简和数据并行 17.1 大型数据集的学习 17.2 随机梯度下降法 17.3 微型批量梯度下降 17.4 随机梯度下降收敛 17.5 在线学习 17.6 ...
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2017-05-14 10:37:02
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一，随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 当训练集很大且使用普通梯度下降法(Batch Gradient Descent)时，因为每一次\(\theta\)的更新，计算微分项时把训练集的所有数据都迭代一遍，所以速度会很慢 批量梯度下降法是一次性向计算m组数据的微分 ...
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2017-05-08 21:56:23
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1. 感知机学习模型 感知机是一个二分类的线性分类问题，求解是使误分类点到超平面距离总和的损失函数最小化问题。采用的是随机梯度下降法，首先任意选取一个超平面w0和b0，然后用梯度下降法不断地极小化目标损失函数，极小化过程中不是一次使所有误分类点的梯度下降，而是一次随机选取一个误分类点使其梯度下降。假 ...
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2017-04-07 23:42:03
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1、综述 scikit-learn的线性回归模型都是通过最小化成本函数来计算参数的，通过矩阵乘法和求逆运算来计算参数。当变量很多的时候计算量会非常大，因此我们改用梯度下降法，批量梯度下降法每次迭代都用所有样本，快速收敛但性能不高，随机梯度下降法每次用一个样本调整参数，逐渐逼近，效率高，本节我们来利用 ...
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2017-03-13 13:15:21
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感知机是一种线性分类模型，属于判别模型 f(x) = sign(wx+b) ; f(x)∈{+1,-1}; 其中M为错分类点的集合M。 感知机学习算法是误分类驱动的，采用随机梯度下降法进行参数更新。 w< w + γyixi b< b + γyi γ为学习率，反复迭代直到所有样本均分类正确。 总结： ...
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2017-02-19 11:09:43
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1 为什么随机梯度下降法能work？ https://www.zhihu.com/question/27012077中回答者李文哲的解释 2 随机梯度下降法的好处？ （1）加快训练速度（2）噪音可以使得跳出局部最优 3 权衡方差和偏差： 偏差反映的是模型的准确度（对训练数据的吻合程度），方差则反映模 ...
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2016-12-19 08:48:18
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Gradient Descent(Batch Gradient)也就是梯度下降法是一种常用的的寻找局域最小值的方法。其主要思想就是计算当前位置的梯度，取梯度反方向并结合合适步长使其向最小值移动。通过柯西施瓦兹公式可以证明梯度反方向是下降最快的方向。 经典的梯度下降法利用下式更新参量，其中J(θ)是关 ...
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2016-09-21 22:58:43
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Geoffery Hinton教授的Neuron Networks for Machine Learning的第六讲介绍了随机梯度下降法（SGD），并且介绍了加快学习速度的动量方法（the momentum method）、针对网络中每一个连接的自适应学习步长（adaptive learning rates for each connection）和RMSProp算法。这几个算法的难度很大，需要反复...
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2016-05-18 18:35:59
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机器学习中常会用随机梯度下降法求解一个目标函数 L(Θ)L(\Theta) ，并且常是最小化的一个优化问题：
min L(Θ)min \ L \left(\Theta\right)
我们所追求的是目标函数能够快速收敛或到达一个极小值点。而随机梯度法操作起来也很简单，不过是求偏导数而已，但是为什么是这样呢？为什么算出偏导数就能说下降得最快？初期并不很明了，后来看过一些数学相关的知识才稍微明白了一点...
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2016-05-06 15:07:10
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17.1 大型数据集的学习 17.2 随机梯度下降法 17.3 微型批量梯度下降 17.4 随机梯度下降收敛 17.5 在线学习 17.6 映射化简和数据并行 17.1 大型数据集的学习 17.2 随机梯度下降法 17.3 微型批量梯度下降 17.4 随机梯度下降收敛 17.5 在线学习 17.6 ...
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2016-04-28 00:14:37
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