机器学习(1)之梯度下降(gradient descent) 题记:最近零碎的时间都在学习Andrew Ng的machine learning,因此就有了这些笔记。 梯度下降是线性回归的一种(Linear Regression),首先给出一个关于房屋的经典例子 ...
最近掉进了Machine Learning的坑里,暑期听完了龙星计划的机器学习课程,走马观花看了一些书。最近找了Stanford的Machine Learning的公开课 http: v. .com special opencourse machinelearning.html ,想系统地学习一遍,而且pennyliang博士在他的博客里 http: blog.csdn.net pennylia ...
2012-08-16 17:36 0 13106 推荐指数:
机器学习(1)之梯度下降(gradient descent) 题记:最近零碎的时间都在学习Andrew Ng的machine learning,因此就有了这些笔记。 梯度下降是线性回归的一种(Linear Regression),首先给出一个关于房屋的经典例子 ...
梯度下降(GD)是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路,下面从公式和实现的角度对两者进行分析,如有哪个方面写的不对,希望网友纠正。 下面的h(x)是要 ...
Mahout学习算法训练模型 mahout提供了许多分类算法,但许多被设计来处理非常大的数据集,因此可能会有点麻烦。另一方面,有些很容易上手,因为,虽然依然可扩展性,它们具有低开销小的数据集。这样一个低开销的方法是随机梯度下降(SGD)算法,Logistic回归。该算 ...
数学优化方法在机器学习算法中至关重要,本篇博客主要来简单介绍下Conjugate Gradient(共轭梯度法,以下简称CG)算法,内容是参考的文献为:An Introduction to the Conjugate Gradient Method Without ...
一、监督学习(supervised-learning)与无监督学习(unsupervised-learning) 1.监督学习中数据集是由特征组和标签组成,目的是训练机器对标签取值的准确预测。如:房价预测、肿瘤判定、垃圾邮件判定。 2.无监督学习中人工不对数据集作 ...
一、集成学习的思路 共 3 种思路: Bagging:独立的集成多个模型,每个模型有一定的差异,最终综合有差异的模型的结果,获得学习的最终的结果; Boosting(增强集成学习):集成多个模型,每个模型都在尝试增强(Boosting)整体的效果; Stacking ...
论文信息:Hochreiter S, Younger A S, Conwell P R. Learning to learn using gradient descent[C]//International Conference on Artificial Neural ...