機器學習(1)之梯度下降(gradient descent)
機器學習(1)之梯度下降(gradient descent) 題記:最近零碎的時間都在學習Andrew Ng的machine learning，因此就有了這些筆記。 梯度下降是線性回歸的一種(Linear Regression)，首先給出一個關於房屋的經典例子 ...
原文：機器學習筆記：Gradient Descent
最近掉進了Machine Learning的坑里，暑期聽完了龍星計划的機器學習課程，走馬觀花看了一些書。最近找了Stanford的Machine Learning的公開課 http: v. .com special opencourse machinelearning.html ，想系統地學習一遍，而且pennyliang博士在他的博客里 http: blog.csdn.net pennylia ...
2012-08-16 17:36 0 13106 推薦指數：
相關推薦
機器學習-隨機梯度下降（Stochastic gradient descent）和 批量梯度下降（Batch gradient descent ）
梯度下降（GD）是最小化風險函數、損失函數的一種常用方法，隨機梯度下降和批量梯度下降是兩種迭代求解思路，下面從公式和實現的角度對兩者進行分析，如有哪個方面寫的不對，希望網友糾正。 下面的h(x)是要 ...
邏輯回歸：使用SGD(Stochastic Gradient Descent)進行大規模機器學習
Mahout學習算法訓練模型 mahout提供了許多分類算法，但許多被設計來處理非常大的數據集，因此可能會有點麻煩。另一方面，有些很容易上手，因為，雖然依然可擴展性，它們具有低開銷小的數據集。這樣一個低開銷的方法是隨機梯度下降（SGD）算法，Logistic回歸。該算 ...
機器學習&數據挖掘筆記_12（對Conjugate Gradient 優化的簡單理解）
數學優化方法在機器學習算法中至關重要，本篇博客主要來簡單介紹下Conjugate Gradient(共軛梯度法，以下簡稱CG)算法，內容是參考的文獻為：An Introduction to the Conjugate Gradient Method Without ...
機器學習筆記（一）
一、監督學習（supervised-learning）與無監督學習（unsupervised-learning） 1.監督學習中數據集是由特征組和標簽組成，目的是訓練機器對標簽取值的准確預測。如：房價預測、腫瘤判定、垃圾郵件判定。 2.無監督學習中人工不對數據集作 ...
機器學習：集成學習（Ada Boosting 和 Gradient Boosting）
一、集成學習的思路 共 3 種思路： Bagging：獨立的集成多個模型，每個模型有一定的差異，最終綜合有差異的模型的結果，獲得學習的最終的結果； Boosting（增強集成學習）：集成多個模型，每個模型都在嘗試增強（Boosting）整體的效果； Stacking ...
【筆記】論文閱讀 | Learning to learn using gradient descent
論文信息：Hochreiter S, Younger A S, Conwell P R. Learning to learn using gradient descent[C]//International Conference on Artificial Neural ...