原文:【转】梯度下降算法以及其Python实现

一 梯度下降算法理论知识 我们给出一组房子面积,卧室数目以及对应房价数据,如何从数据中找到房价y与面积x 和卧室数目x 的关系 为了实现监督学习,我们选择采用自变量x x 的线性函数来评估因变量y值,得到: 这里,sita sita 代表自变量x x 的权重 weights ,sita 代表偏移量。为了方便,我们将评估值写作h x ,令x ,则h x 可以写作: 其中n为输入样本数的数量。为了得 ...

2017-02-13 16:27 0 15935 推荐指数:

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梯度下降算法(1) - Python实现

算法介绍:梯度下降算法是一种利用一次导数信息求取目标函数极值的方法,也是目前应用最为广泛的局部优化算法之一。其具有实现简单、容易迁移、收敛速度较快的特征。在求解过程中,从预设的种子点开始,根据梯度信息逐步迭代更新,使得种子点逐渐向目标函数的极小值点移动,最终到达目标函数的极小值点。注意 ...

Fri Dec 07 08:27:00 CST 2018 0 3810
梯度下降算法以及其Python实现

一、梯度下降算法理论知识 我们给出一组房子面积,卧室数目以及对应房价数据,如何从数据中找到房价y与面积x1和卧室数目x2的关系? 为了实现监督学习,我们选择采用 ...

Mon May 07 01:16:00 CST 2018 0 2284
梯度下降法及其Python实现

梯度下降法(gradient descent),又名最速下降法(steepest descent)是求解无约束最优化问题最常用的方法,它是一种迭代方法,每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量,将当前位置的负梯度方向作为搜索方向(因为在该方向上目标函数下降最快,这也是最速下降法名称的由来)。梯度 ...

Sat Sep 23 02:12:00 CST 2017 0 1067
梯度下降算法的理解和实现

梯度下降算法的理解和实现梯度下降算法是机器学习程序中非常常见的一种参数搜索算法。其他常用的参数搜索方法还有:牛顿法、坐标上升法等。 以线性回归为背景 ​ 当我们给定一组数据集合 \(D=\{(\mathbf{x^{(0)}},y^{(0)}),(\mathbf{x^{(1)}},y ...

Tue Sep 29 23:14:00 CST 2020 1 620
梯度下降推导与优化算法的理解和Python实现

1. 梯度下降算法推导 模型的算法就是为了通过模型学习,使得训练集的输入获得的实际输出与理想输出尽可能相近。 极大似然函数 的本质就是衡量在某个参数下, 样本整体估计和真实情况一样的概率 , 交叉熵函数 的本质是衡量样本 预测值与真实值之间的差距 ,差距越大代表越不相似 1. ...

Thu Mar 12 05:40:00 CST 2020 0 670
梯度下降、AdaGrad算法内容及实现

梯度下降、AdaGrad算法内容及实现 AdaGrad算法 在一般的优化算法中,目标函数自变量的每一个变量都采用统一的学习率来进行迭代。 \[w = w-\eta\frac{\partial f}{\partial w},\\ b = b-\eta\frac{\partial f ...

Mon Mar 29 19:22:00 CST 2021 0 285
 
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