梯度下降算法能够帮助我们快速得到代价函数的最小值 算法思路： 以某一参数为起始点 寻找下一个参数使得代价函数的值减小，直到得到局部最小值 梯度下降算法： 重复下式直至收敛，其中α为学习速率，表示找到局部最小值的速率 并且各参数θ0,...,θn必须同时更新，即所有的θj值全部都计算得到新值之后才将参 ...
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2018-02-19 23:20:11
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机器不学习 jqbxx.com -机器学习、深度学习好网站 word2vec是如何得到词向量的？这个问题比较大。从头开始讲的话，首先有了文本语料库，你需要对语料库进行预处理，这个处理流程与你的语料库种类以及个人目的有关，比如，如果是英文语料库你可能需要大小写转换检查拼写错误等操作，如果是中文日语语料 ...
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2018-02-07 22:44:36
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1.代码没有引入深度学习包，实现了简单的随机梯度下降算法。 2.理论较简单。 # coding:utf8 # Author:Chaz import sys,time import numpy as np g = open("reviews.txt","r") reviews = list(map(l ...
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2018-02-04 19:27:17
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ng机器学习视频笔记（十五） ——大数据机器学习(随机梯度下降与map reduce) （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述 1、存在问题 当样本集非常大的时候，例如m=1亿，此时如果使用原来的梯度下降算法（也成为批量梯度下降算法（batch gradient descent），下同）， ...
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2018-02-04 13:50:17
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ng机器学习视频笔记（二） ——梯度下降算法解释以及求解θ （转载请附上本文链接——linhxx） 一、解释梯度算法 梯度算法公式以及简化的代价函数图，如上图所示。 1）偏导数 由上图可知，在a点，其偏导数小于0，故θ减去小于0的数，相当于加上一个数。另外，从图上可以看出，在a点不是最佳点，需要继续 ...
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2018-02-04 12:44:02
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本文介绍了机器学习中基本的优化算法—梯度下降算法和随机梯度下降算法，以及实际应用到线性回归、Logistic回归、矩阵分解推荐算法等ML中。 梯度下降算法基本公式 常见的符号说明和损失函数 X :所有样本的特征向量组成的矩阵 x(i) 是第i个样本包含的所有特征组成的向量x(i)=（x(i)1,x( ...
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2018-01-31 14:39:56
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简述梯度下降法又被称为最速下降法(Steepest descend method)，其理论基础是梯度的概念。梯度与方向导数的关系为：梯度的方向与取得最大方向导数值的方向一致，而梯度的模就是函数在该点的方向导数的最大值。现在假设我们要求函数的最值，采用梯度下降法，如图所示：梯度下降的相关概念 在详细了... ...
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2018-01-01 21:54:50
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由于梯度下降算法需要多次迭代，并且需要指定下降速率，如果下降速度过快则可能错过最优点，如果过慢则需要迭代多次，因此还可选用矩阵法求解。 首先给出一些基本数学知识： 矩阵的迹trace为矩阵主对角线元素之和： tr(a)=a ,如果a为实数 以下是关于矩阵迹的一些性质： 对于多元线性回归，将所有训练数 ...
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2017-12-20 15:08:17
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最近在GitHub上学习了有关python实现常见机器学习算法 目录 一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现 二、逻辑回归 1、代价函数 2、梯度 3、正则化 4、S型函数 5、映射为多项式 6、使用的优化方 ...
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2017-12-15 16:21:45
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layout: post title: 梯度下降算法 subtitle: 批量梯度下降求解线下回归问题 date: 2017 12 01 author: Felix catalog: true tags: 机器学习 优化算法 c++ // // // 批量梯度下降算法实例：求解线性回归问题 // / ...
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2017-12-10 19:31:18
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