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 ...
好的课程应该分享给更多人:人工智能视频列表 尚学堂,点开任意一个之后会发现他们会提供系列课程整合到一起的百度网盘下载地址,包括视频 代码 资料,免费的优质资源。当然,现在共享非常多,各种mooc 博客 论坛等,很容易就可以找到各种各样的知识,能走到哪一步,都在我们自己。希望我能够一直坚持下去,加油 参考书籍: 机器学习 周志华,中文书,各种概念都讲解的很清晰,赞。点这里下载,在百度网盘上,密码是: ...
2018-09-08 13:47 0 904 推荐指数:
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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)},通过经验风险最小化来得到一组权值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 ...
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 ...
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 ...
1、得分函数 线性分类器:在坐标系上就是一直线,大于它就是1,小于它就是0。 一张图假设是32*32*3的像素矩阵,首先把它平展为3072*1的向量,如果最后结果只能是10个类 ...
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 ...
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 ...
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 ...