不同。 批量梯度下降(Batch gradient descent) 每次使用全量的训练集 ...
最近刚接触机器学习,就一个线性回归学起来都是十分的吃力 刚接触了梯度下降算法,算法解析很多大牛解析的更好,我就放一下自己理解的写出的代码好了 需要用到的数据和导入库 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear model import numpy as np import random x , , , , , , , , , ...
2019-03-22 16:37 0 529 推荐指数:
不同。 批量梯度下降(Batch gradient descent) 每次使用全量的训练集 ...
)以及小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent)。其中小批量梯度下降法也常 ...
梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法,其有着三种不同的形式:批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)以及小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent)。其中小批量梯度下降 ...
本文以二维线性拟合为例,介绍批量梯度下降法、随机梯度下降法、小批量梯度下降法三种方法,求解拟合的线性模型参数。 需要拟合的数据集是 $(X_1, y_1), (X_2, y_2)..., (X_n, y_n)$,其中$X^i=(x_1^i, x_2^i)$,表示2个特征,$y^i$是对应 ...
目录 一元线性回归模型 一元线性回归代价函数图像 梯度下降求解 SGD、BGD、Mini-batchGD的特点 参考资料 在《深度学习面试题03改进版梯度下降法Adagrad、RMSprop、Momentum、Adam》中讲到了多种改进的梯度下降公式。而这 ...
1. 线性回归 回归(regression)问题指一类为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的方法,通常用来表示输入和输出之间的关系。 机器学习领域中多数问题都与预测相关,当我们想预测一个 ...
转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 这几种方法呢都是在求最优解中经常出现的方法,主要是应用迭代的思想来逼近。在梯度下降算法中,都是围绕以下这个式子展开: \[\frac {\partial ...
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