logistics回归简单应用——梯度下降，梯度上升，牛顿算法（一）
警告：本文为小白入门学习笔记 由于之前写过详细的过程，所以接下来就简单描述，主要写实现中遇到的问题。 数据集是关于80人两门成绩来区分能否入学： 数据集： http://openclassro ...
原文：梯度算法之梯度上升和梯度下降
梯度算法之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：某一点在某一趋近方向上的导数值。 通俗的解释是： 我们不仅要知道函数在坐标轴正方向上的变化率 即偏导数 ，而且还要设法求得函数在其他特定方向 ...
2018-04-04 19:46 0 5793 推荐指数：
相关推荐
logistic回归 （梯度上升法）
梯度上升法每次讲当前参数向每个特征的梯度移动一小部分，经过多次迭代得到最后的解，在梯度上升的时候可以采用随机取样，虽然效果差不多，但是可以占用更少的计算资源，同时随机梯度上升法是一个在线算法，他可以在新数据到来时就可以完成参数更新，而不需要重新读取整个数据集来进行批处理计算 ...
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 ...
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。 ...
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 ...
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 ...
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 ...