回归与梯度下降法及实现原理
回归与梯度下降 回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locally weighted回归，logistic回归 ...
原文：线性回归与梯度下降法[一]——原理与实现
看了coursea的机器学习课，知道了梯度下降法。一开始只是对其做了下简单的了解。随着内容的深入，发现梯度下降法在很多算法中都用的到，除了之前看到的用来处理线性模型，还有BP神经网络等。于是就有了这篇文章。 本文主要讲了梯度下降法的两种迭代思路，随机梯度下降 Stochastic gradient descent 和批量梯度下降 Batch gradient descent 。以及他们在pytho ...
2016-12-12 16:23 5 11092 推荐指数：
相关推荐
机器学习中梯度下降法原理及用其解决线性回归问题的C语言实现
本文讲梯度下降（Gradient Descent）前先看看利用梯度下降法进行监督学习（例如分类、回归等）的一般步骤： 1， 定义损失函数（Loss Function） 2， 信息流forward propagation，直到输出端 3， 误差信号back propagation。采用 ...
sklearn中实现随机梯度下降法（多元线性回归）
sklearn中实现随机梯度下降法 随机梯度下降法是一种根据模拟退火的原理对损失函数进行最小化的一种计算方式，在sklearn中主要用于多元线性回归算法中，是一种比较高效的最优化方法，其中的梯度下降系数（即学习率eta）随着遍历过程的进行在不断地减小。另外，在运用随机梯度下降法之前需要利用 ...
简单线性回归（梯度下降法） python实现
grad_desc .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label ...
Python实现——一元线性回归(梯度下降法)
2019/3/25 一元线性回归——梯度下降/最小二乘法又名：一两位小数点的悲剧 感觉这个才是真正的重头戏，毕竟前两者都是更倾向于直接使用公式，而不是让计算机一步步去接近真相，而这个梯度下降就不一样了，计算机虽然还是跟从现有语句/公式，但是在不断尝试中一步步接近目的地。 简单来说，梯度下降的目的 ...
梯度下降法求解线性回归
梯度下降法 梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点 ...
线性回归和批量梯度下降法python
通过学习斯坦福公开课的线性规划和梯度下降，参考他人代码自己做了测试，写了个类以后有时间再去扩展，代码注释以后再加，作业好多： 图1. 迭代过程中的误差cost ...
线性回归与梯度下降法[二]——优化与比较
接着上文——机器学习基础——梯度下降法（Gradient Descent）往下讲。这次我们主要用matlab来实现更一般化的梯度下降法。由上文中的几个变量到多个变量。改变算法的思路，使用矩阵来进行计算。同时对算法的优化和调参进行总结。即特征缩放（feature scaling）问题和学习速率 ...