2.4 梯度下降算法（非常重要，重点理解）
已经知道了logistic回归模型， 也知道了损失函数 损失函数是衡量单一训练样例的效果， 还知道了成本函数 成本函数用于衡量参数w和b的效果在全部训练集上面的衡量 下面开始讨论如何使用梯度下降法来训练或学习训练集上的参数w ...
原文：2.9 logistic回归中的梯度下降法（非常重要，一定要重点理解）
怎么样计算偏导数来实现logistic回归的梯度下降法 它的核心关键点是其中的几个重要公式用来实现logistic回归的梯度下降法 接下来开始学习logistic回归的梯度下降法 logistic回归的公式 现在只考虑单个样本的情况，关于该样本的损失函数定义如上面第三个公式，其中a是logistic回归的输出，y是样本的基本真值标签值， 下面写出该样本的偏导数流程图 假设样本只有两个特征x 和x ...
2017-09-08 22:19 0 3473 推荐指数：
相关推荐
logistic回归----- 随机梯度下降法
一个典型的机器学习的过程，首先给出一组输入数据X，我们的算法会通过一系列的过程得到一个估计的函数，这个函数有能力对没有见过的新数据给出一个新的估计Y，也被称为构建一个模型。 我们用X1、X2...X ...
2.2 logistic回归损失函数（非常重要，深入理解）
上一节当中，为了能够训练logistic回归模型的参数w和b，需要定义一个成本函数 使用logistic回归训练的成本函数 为了让模型通过学习来调整参数，要给出一个含有m和训练样本的训练集 很自然的，希望通过训练集找到 ...
logistic回归损失函数（非常重要，深入理解）
2.2 logistic回归损失函数（非常重要，深入理解） 上一节当中，为了能够训练logistic回归模型的参数w和b，需要定义一个成本函数 使用logistic回归训练的成本函数 为了让模型通过学习 ...
机器学习：随机梯度下降法（线性回归中的应用）
一、指导思想 # 只针对线性回归中的使用 算法的最优模型的功能：预测新的样本对应的值； 什么是最优的模型：能最大程度的拟合住数据集中的样本数据； 怎么才算最大程度的拟合：让数据集中的所有样本点，在特征空间中距离线性模型的距离的和最小；（以线性模型为例说明 ...
【笔记】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）
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 ...
梯度下降法-理解共轭梯度法
共轭梯度法关键是要找正交向量寻找方向，去不断逼近解。 其本质是最小二乘解的思想 最小二乘解 其中A系数矩阵是确定的，Ax是永远都取不到向量 b的，取得到那就是不用最小二乘解 我要求AX和b最小的距离，就是要求b在Ax上的投影，向量b-AX一定是要垂直于AX ...
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 ...