梯度下降法是一个 最优化算法,通常也称为 最速下降法。 最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一,虽然现在已经不具有实用性,但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。 最速下降法是用 负梯度方向为搜索方向的,最速下降法越接近目标值,步长越小,前进 ...
机器学习 一 梯度下降算法 因为算法最好能应用到实际问题中才会让读者感到它的真实的用处,因此首先我来描述一个实际问题 梯度下降算法用以帮助解决该问题 :给定一个指定的数据集,比如由若干某一地区的房屋面积和房屋价格这样的数据对 area, price 组成的集合 吴恩达老师的课程是启蒙课程所以举该例子 ,我的目标是通过一个学习算法得到一个预测房价和房屋面积之间的函数,然后给定一个新的房屋面积,用这个 ...
2018-03-21 22:11 0 1991 推荐指数:
梯度下降法是一个 最优化算法,通常也称为 最速下降法。 最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一,虽然现在已经不具有实用性,但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。 最速下降法是用 负梯度方向为搜索方向的,最速下降法越接近目标值,步长越小,前进 ...
不多说,直接上干货! 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,如本地加权回归、逻辑回归,等等。 用一个 ...
四、逻辑回归 5、梯度下降法 (1)梯度解释 偏导数:简单来说是对于一个多元函数,选定一个自变量并让其他自变量保持不变,只考察因变量与选定自变量的变化关系。 梯度:梯度的本意是一个向量,由函数对每个参数的偏导组成,表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处 ...
背景 学习机器学习时作为基础概念。 转载自: 《梯度下降算法原理讲解——机器学习》 1. 概述 梯度下降(gradient descent)在机器学习中应用十分的广泛,不论是在线性回归还是Logistic回归中,它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值,或者收敛到最小值。 本文 ...
在机器学习中,我们构建的模型,大部分都是通过求解代价函数的最优值进而得到模型参数的值。那么,对于构建好的目标函数和约束条件,我们应该如何对其进行求解呢! 在机器学习中,最常用的优化方法是梯度下降法。梯度下降法或最速下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法,有实现简单的优点 ...
一、逻辑回归简介 logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。 logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear model),因此与多重线性回归分析有很多相 ...
Step1 Plotting the Data 在处理数据之前,我们通常要了解数据,对于这次的数据集合,我们可以通过离散的点来描绘它,在一个2D的平面里把它画出来。 ...
回归算法 以下均为自己看视频做的笔记,自用,侵删! 一、线性回归 θ是bias(偏置项) 线性回归算法代码实现 具体实现: (theta_0 ...