线性回归中的梯度下降法（实现以及向量化并进行数据归一化） 多元线性回归中的梯度下降法 我们试一下应用在多元线性回归中，对于线性回归的问题，前面的基本都是使每一次模型预测出的结果和数据所对应的真值的差的平方的和为损失函数，对于参数来说，有n+1个元素，这种情况下，我们就需要变换式子 这实际上 ...

先来回顾一下梯度下降法的参数更新公式： （其中，α是学习速率，是梯度） 这个公式是怎么来的呢？下面进行推导： 首先，如果一个函数 n 阶可导，那么我们可以用多项式仿造一个相似的函数，这就是泰勒展开式。其在a点处的表达式如下： 可以看出，随着式子的展开，这个展 ...

1.梯度下降法的收敛性 针对迭代式算法，我们就要Convergency Analysis（收敛性分析） （1）什么是平滑函数，非平滑函数？ 平滑函数--在每个点上求出梯度 非平滑函数---在那个点上求不出梯度的， L-Lipschitz条件：是针对平滑函数的条件 Logistic ...

仍然是一篇入门文，用以补充以前文章中都有意略过的部分。 之前的系列中，我们期望对数学并没有特别喜好的程序员，也可以从事人工智能应用的开发。但走到比较深入之后，基本的数学知识，还是没办法躲过的。 导 ...

第三章 使用sklearn 实现机学习的分类算法 分类算法 分类器的性能与计算能力和预测性能很大程度上取决于用于模型训练的数据 训练机器学习算法的五个步骤： 特征的选择 ...

2019年01月05日 15:48:32 IT界的小小小学生 阅读数：31 标签： xgb gbdt 梯度下降法 牛顿法 xgboost原理 更多 个人分类： data mining 深度学习 ...

1. 梯度 　　在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y)。对于在点(x0,y0)的具体梯度向量 ...

(1)梯度下降法 在迭代问题中，每一次更新w的值，更新的增量为ηv，其中η表示的是步长，v表示的是方向 要寻找目标函数曲线的波谷，采用贪心法：想象一个小人站在半山腰，他朝哪个方向跨一步，可以使他距离谷底更近（位置更低），就朝这个方向前进。这个方向可以通过微分得到。选择足够小的一段曲线 ...