接前一章:常用算法一 多元线性回归详解2(求解过程) 同这一章的梯度下降部分加起来,才是我们要讲的如何求解多元线性回归.如果写在一章中,内容过长,担心有的同学会看不完,所以拆分成两章.[坏笑] 上一章中有提到利用解析解求解多元线性回归,虽然看起来很方便,但是在 ...

1. 梯度下降算法推导 模型的算法就是为了通过模型学习，使得训练集的输入获得的实际输出与理想输出尽可能相近。 极大似然函数 的本质就是衡量在某个参数下， 样本整体估计和真实情况一样的概率 ， 交叉熵函数 的本质是衡量样本 预测值与真实值之间的差距 ，差距越大代表越不相似 1. ...

前面一篇就是基础性的推导过程。从反馈的情况看，总体还是讲明白了。但是在导数的部分，仍有不少的存疑。 其实在数学方面，我也是学渣。所以尽我所能，希望再次的补充能讲的明白。若有谬误，期盼指正。 基础公式 所需基础公式抄录于下，不明白的请至上篇查看详解。 假设函数 $$ y' = h_θ(x ...

迭代更新数学公式推导过程 1、牛顿法 首先对于有n个变量的函数的一阶导数为： 　　　　　　　　 其次对于其二阶导数为： 　　　　　　　　 之后关于目标函数的包含二阶导数的泰勒展开式为： 　　　　　　　　 这时将看成的函数，则根据函数的最小值性质，当偏导数等于0时 ...

在《神经网络的梯度推导与代码验证》之FNN（DNN）的前向传播和反向梯度推导中，我们学习了FNN（DNN）的前向传播和反向梯度求导，但知识仍停留在纸面。本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性，以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来，将知识固化。更多相关内容请见 ...

知乎上看到一个直观的解释... 链接：https://www.zhihu.com/question/43673341/answer/730181826 涉及到的基础 ...

Rodrigues' Rotation Fomula-罗德里格斯旋转公式 此公式用于表示绕过原点的某一轴 $ \mathbf{n} $ 旋转 $ \alpha $ 的变换矩阵，推导过程参考GAMES101-Lectrue 04辅助讲义。 推导过程 Step 1 \(\vec ...

1 线性目标的梯度优化 　　损失函数： 　　　　　　　　　　　　　　 算法1 : 批量梯度下降BGD 　　每次迭代使用所有样本来对参数进行更新。 　　损失函数： 代数形式： 矩阵形式： 更新 ...