原文:《統計學習方法》 梯度下降的兩種應用場景

這幾天在看 統計學習方法 這本書,發現 梯度下降法在 感知機 等機器學習算法中有很重要的應用,所以就特別查了些資料。 一.介紹 梯度下降法 gradient descent 是求解無約束最優化問題的一種常用方法,有實現簡單的優點。梯度下降法是迭代算法,每一步需要求解目標函數的梯度向量。 二.應用場景 .給定許多組數據 xi, yi ,xi 向量 為輸入,yi為輸出。設計一個線性函數y h x 去 ...

2013-05-14 21:34 0 4125 推薦指數:

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統計學習方法(一)

等組成。 統計學習方法包括假設空間、模型選擇的准則、模型學習的算法,這些統稱為統計學習方法的三要素: ...

Sun May 10 07:18:00 CST 2015 0 3052
統計學習方法--提升樹模型(Boosting Tree)與梯度提升樹(GBDT)

1、主要內容   介紹提升樹模型以及梯度提升樹的算法流程 2、Boosting Tree   提升樹模型采用加法模型(基函數的線性組合)與前向分步算法,同時基函數采用決策樹算法,對待分類問題采用二叉分類樹,對於回歸問題采用二叉回歸樹。提升樹模型可以看作是決策樹的加法模型 ...

Thu Mar 16 07:03:00 CST 2017 3 17484
統計學習方法學習筆記

上學期花了一個多月讀完了李航老師的《統計學習方法》,現在帶着新入團隊的新同學以讀書會的形式讀這本書,書里邊全是干貨,對於我理解基本的機器學習算法很有幫助,也筆頭做了一些總結(不完全基於此書),現將其摘錄於此作為在博客園的第一篇博客。因為並不是為了掃盲,所以僅僅是抓出脈絡以及關鍵點,方便以后快速溫習 ...

Fri Jun 12 20:26:00 CST 2015 0 4620
統計學習方法基礎總結

統計學習 統計學習:也稱統計機器學習,是計算機基於數據構建概率統計模型,並用模型進行預測與分析的一門學科。 數據是統計學習的對象。統計學習關於數據的基本假設是同類數據具有一定的統計規律性,這是統計學習的前提。這些數據具有某種共同的性質,並且由於具有統計規律性,因此可以用統計學習方法來加以處理 ...

Thu Jul 25 14:50:00 CST 2019 0 1742
統計學習方法筆記 -- 概論

統計學習方法是基於訓練數據構建統計模型,從而對數據進行預測和分析。 統計學習分為,監督學習(supervised learning),非監督學習,半監督學習和強化學習(reinforcement learning),其中以監督學習最為常見和重要,所以這里只討論監督學習 統計學習的過程如下, 1. ...

Sat Mar 15 02:25:00 CST 2014 3 2076
統計學習方法——實現AdaBoost

Adaboost 適用問題:二分類問題 模型:加法模型 \[f(x)=\sum_{m=1}^{M} \alpha_{m} G_{m}(x) \] 策略:損失函數為指數函 ...

Sat Apr 24 00:29:00 CST 2021 1 224
統計學習方法:CART算法

作者:桂。 時間:2017-05-13 14:19:14 鏈接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6847334.html 、 前言 內容主要是CART算法的學習筆記。 CART算法是一個二叉樹問題,即總是有兩種選擇,而不像之前 ...

Sun May 14 03:01:00 CST 2017 1 3312
 
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