我还没理解太透,所以目前我整理的部分主要分为: ①最大间隔分类器,其中包括优化目标的一步步推导,还有关 ...
一 机器学习算法的常见流程 一般的机器学习分类算法,我们可以通常从三个步骤得到,以SVM算法为例,这里规定正例的y为 ,负例的y为 Step : Function Set Model Step : Loss function 理想情况下的loss function ideal loss 是当g x 和y不相等的情况下的样本相加,但是这种情况下的损失函数是不可微分的,所以无法用梯度下降法训练。 S ...
2018-02-08 10:30 0 2875 推荐指数:
我还没理解太透,所以目前我整理的部分主要分为: ①最大间隔分类器,其中包括优化目标的一步步推导,还有关 ...
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 ...
的也许就是今天、此刻的限量版。所以不用为什么远大目的而奔忙,即刻享受当下吧。 今天学习另一种分 ...
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 ...
梯度下降法存在的问题 梯度下降法的基本思想是函数沿着其梯度方向增加最快,反之,沿着其梯度反方向减小最快。在前面的线性回归和逻辑回归中,都采用了梯度下降法来求解。梯度下降的迭代公式为: \(\begin{aligned} \theta_j=\theta_j-\alpha\frac ...
关于机器学习的方法,大多算法都用到了最优化求最优解问题。梯度下降法(gradient descent)是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法。它是一种最简单,历史悠长的算法,但是它应用非常广。下面主要在浅易的理解: 一、梯度下降的初步认识 先理解下什么是梯度,用通俗的话来说就是在原变量 ...