原文:在Spark上用Scala实验梯度下降算法

首先参考的是这篇文章:http: blog.csdn.net sadfasdgaaaasdfa article details 但是其中的函数太老了。所以要改。另外出发点是我自己的这篇文章http: www.cnblogs.com charlesblc p .html 里面关于梯度下降的那幅图片。 改来改去,在随机化向量上耗费了很多时间,最后还是做好了。代码如下: 然后在m n 机器上,先用的是把 ...

2016-12-21 18:30 0 2411 推荐指数:

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随机梯度下降算法

1. 损失函数 在线性回归分析中,假设我们的线性回归模型为: 样本对应的正确数值为: 现在假设判别函数的系数都找出来了,那么通过判别函数G(x),我们可以预测是样本x对的值为。那这个跟 ...

Sun Jan 31 22:48:00 CST 2016 0 6105
近端梯度下降算法

一、软阈值算法及推导: 二、近端投影与近端梯度下降 以上推导是结合很多大佬博客整理的,如有侵权,请及时联系,将对其进行修改。 ...

Mon Dec 24 20:27:00 CST 2018 0 1854
梯度下降算法

梯度下降算法详解 介绍 如果说在机器学习领域有哪个优化算法最广为认知,用途最广,非梯度下降算法莫属。梯度下降算法是一种非常经典的求极小值的算法,比如在线性回归里我们可以用最小二乘法去解析最优解,但是其中会涉及到对矩阵求逆,由于多重共线性问题的存在是很让人难受的,无论进行L1正则化的Lasso ...

Fri Jul 26 00:06:00 CST 2019 0 553
优化算法梯度下降

转自:https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7532858.html 梯度下降法,是当今最流行的优化(optimization)算法,亦是至今最常用的优化神经网络的方法。本文旨在让你对不同的优化梯度下降法的算法有一个直观认识,以帮助你使用这些算法。我们首先会 ...

Sat Oct 06 05:53:00 CST 2018 0 1851
梯度下降更新算法

梯度更新是要同时更新,如下图所示:θ0和θ1同时更新,而不是更新完一个后再更新另一个。 学习率α过小,梯度下降较慢,训练时间增长。若学习率α过大,梯度下降会越过最低点,难以得到最优的结果,导致难以收敛或发散。 如果参数值已是局部最优,进行梯度下降计算时导数 ...

Sat Jan 26 01:17:00 CST 2019 0 861
梯度下降优化算法

梯度下降优化算法 梯度下降是常用的优化方式,具体的算法有: 梯度下降法 批梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Decent, SGD) 小批量梯度下降(Mini-Batch ...

Thu Apr 29 14:29:00 CST 2021 0 449
梯度下降算法

先是几个英文: linear regression线性回归 gradient descent梯度下降 normal equations正规方程组 notation符号: m denote(指示) the number of training examples x denote ...

Tue May 09 04:21:00 CST 2017 0 3642
梯度算法梯度上升和梯度下降

梯度算法梯度上升和梯度下降 方向导数 当讨论函数沿任意方向的变化率时,也就引出了方向导数的定义,即:某一点在某一趋近方向上的导数值。 导数和偏导数的定义中,均是沿坐标轴正方向讨论函数的变化率。那么当讨论函数沿任意方向的变化率时,也就引出了方向导数的定义,即:某一点在某一趋近 ...

Thu Apr 05 03:46:00 CST 2018 0 5793
 
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