更新参数的时间和训练的方法有关，更确切的说，是我们为了设置什么时候更新参数，才使用哪种方法进行训练 1、如果一次性训练全部样本才更新参数，就将所有样本都丢进去（相当于只有一个batch），Gradient Descent梯度下降法进行计算 2、如果每计算一个样本，就更新一次参数，我们使用 Stoch ...
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2019-10-10 15:51:11
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感知机(Perceptron)是一种二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1值。感知机对应于输入空间中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型，感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，基于五分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得... ...
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2019-10-09 14:05:35
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迭代更新数学公式推导过程 1、牛顿法 首先对于有n个变量的函数的一阶导数为： 其次对于其二阶导数为： 之后关于目标函数的包含二阶导数的泰勒展开式为： 这时将看成的函数，则根据函数的最小值性质，当偏导数等于0时出取得，从而得到，所以，根据等式的特点得到，只有两者都取0时才能使等式等于0，所以得： （最 ...
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2019-10-05 16:44:37
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1、批量梯度下降 批量梯度下降法是最原始的形式，它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新。从数学上理解如下： 对应的目标函数（代价函数）即为： （1）对目标函数求偏导： （2）每次迭代对参数进行更新： 优点： （1）一次迭代是对所有样本进行计算，此时利用矩阵进行操作，实现了并行。 （2）由全 ...
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2019-10-03 10:22:44
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function [k ender]=steepest(f,x,e) % f=x1-x2+2*x1^2+2*x1*x2+x2^2; 假设f等于% x=[0;0];% e=10^(-20);syms x1 x2 m; %m为学习率d=-[diff(f,x1);diff(f,x2)] %分别求x1和x2 ...
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2019-10-01 14:29:50
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最优化方法介绍提到最优化方法，常见的有梯度下降法（衍生出来的有批梯度下降，随机梯度下降）、牛顿法（衍生出来了拟牛顿）等。我们知道，最优化在机器学习中，是为了优化损失函数，求得其最小值，即为(mathop {min }limits_theta f({x_theta }))，其中 (theta) 为损失... ...
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2019-09-29 13:01:53
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pytorch随机梯度下降法1、梯度、偏微分以及梯度的区别和联系(1)导数是指一元函数对于自变量求导得到的数值，它是一个标量，反映了函数的变化趋势；(2)偏微分是多元函数对各个自变量求导得到的，它反映的是多元函数在各个自变量方向上的变化趋势，也是标量；(3)梯度是一个矢量，是有大小和方向的，其方向是 ...
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2019-09-27 20:53:14
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梯度的实现： 梯度下降法的实现： 神经网络的梯度 下面，我们以一个简单的神经网络为例，来实现求梯度的代码： 学习算法的实现： 前提 神经网络存在合适的权重和偏置，调整权重和偏置以便拟合训练数据的过程称为“学习”。神经网络的学习分成下面 4 个步骤。 步骤 1（mini-batch） 从训练数据中随机 ...
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2019-09-02 13:45:39
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1、GBDT模型介绍； 2、GBDT回归算法 3、GBDT分类算法 4、GBDT的损失函数 5、正则化 6、GBDT的梯度提升与梯度下降法的梯度下降的关系； 7、GBDT的优缺点 1、GBDT模型介绍； GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又名：MART（Mu ...
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2019-09-01 14:45:08
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在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 一般线性回归函数的假设函数为： 对应的代价函数为： 下图作为一个二维参数（，）组对应能量函数的可视化 ...
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2019-08-30 23:05:52
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