原文:梯度下降、过拟合和归一化

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2018-09-08 13:47 0 904 推荐指数:

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【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 ...

Mon Jan 18 00:07:00 CST 2021 0 472
梯度下降之随机梯度下降 -minibatch 与并行方法

问题的引入: 考虑一个典型的有监督机器学习问题,给定m个训练样本S={x(i),y(i)},通过经验风险最小来得到一组权值w,则现在对于整个训练集待优化目标函数为: 其中为单个训练样本(x(i),y(i))的损失函数,单个样本的损失表示如下: 引入L2正则,即在损失函数中引入 ...

Thu May 12 20:51:00 CST 2016 0 23369
为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化?——1)归一化后加快了梯度下降求最优解的速度;2)归一化有可能提高精度

为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化? http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4440590.html 机器学习模型被互联网行业广泛应用,如排序(参见:排序学习实践)、推荐、反作弊、定位(参见:基于朴素贝叶斯的定位算法)等。一般做机器学习应用 ...

Thu Jul 06 17:46:00 CST 2017 0 3922
梯度下降法与牛顿迭代法 求拟合参数

我一直以为两者是相同的。。。原来SGD是一阶梯度,而牛顿迭代法是二阶梯度。 SGD(Stochastic Gradient Descent,随机梯度下降法)和New-ton Method(牛顿迭代法) 梯度下降法,牛顿法,高斯-牛顿迭代法,附代码实现:https ...

Tue Apr 17 03:03:00 CST 2018 0 1317
梯度下降与随机梯度下降

梯度下降法先随机给出参数的一组值,然后更新参数,使每次更新后的结构都能够让损失函数变小,最终达到最小即可。在梯度下降法中,目标函数其实可以看做是参数的函数,因为给出了样本输入和输出值后,目标函数就只剩下参数部分了,这时可以把参数看做是自变量,则目标函数变成参数的函数了。梯度下降每次都是更新每个参数 ...

Sat Apr 04 00:35:00 CST 2015 2 18684
【stanford】梯度梯度下降,随机梯度下降

一、梯度gradient http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A2%AF%E5%BA%A6 在标量场f中的一点处存在一个矢量G,该矢量方向为f在该点处变化率最大的方向,其模也等于这个最大变化率的数值,则矢量G称为标量场f的梯度。 在向量微积分中,标量场的梯度 ...

Fri Dec 14 06:35:00 CST 2012 1 6572
梯度下降法、正则与逻辑回归

1.梯度下降法 在介绍梯度下降法之前,先介绍下泰勒公式,泰勒公式的基本形式如下: $f(x)=f({{x}_{0}})+{{f}^{'}}({{x}_{0}})(x-{{x}_{0}})+\frac{1}{2}{{f}^{''}}({{x}_{0}}){{(x-{{x ...

Thu Oct 25 00:07:00 CST 2018 0 929
 
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