1 邏輯回歸 邏輯回歸是一個用於二分類(binary classification)的算法,以在二分類問題中,我們的目標就是習得一個分類器,它以圖片的特征向量作為輸入,然后預測輸出結果 y 為 1 還是 0。 邏輯回歸的公式定義如下: 損失函數: 代價函數: 1.1邏輯 ...
轉載請注明出自BYRans博客:http: www.cnblogs.com BYRans 實例 首先舉個例子,假設我們有一個二手房交易記錄的數據集,已知房屋面積 卧室數量和房屋的交易價格,如下表: 假如有一個房子要賣,我們希望通過上表中的數據估算這個房子的價格。這個問題就是典型的回歸問題,這邊文章主要講回歸中的線性回歸問題。 線性回歸 Linear Regression 首先要明白什么是回歸。回歸 ...
2015-08-03 19:39 2 14437 推薦指數:
1 邏輯回歸 邏輯回歸是一個用於二分類(binary classification)的算法,以在二分類問題中,我們的目標就是習得一個分類器,它以圖片的特征向量作為輸入,然后預測輸出結果 y 為 1 還是 0。 邏輯回歸的公式定義如下: 損失函數: 代價函數: 1.1邏輯 ...
梯度下降(Gradient descent) 在有監督學習中,我們通常會構造一個損失函數來衡量實際輸出和訓練標簽間的差異。通過不斷更新參數,來使損失函數的值盡可能的小。梯度下降就是用來計算如何更新參數使得損失函數的值達到最小值(可能是局部最小或者全局最小)。 梯度下降計算流程 假設 ...
轉載請注明出處:http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/ 在求解機器學習算法的優化問題時,梯度下降是經常采用的方法之一。 梯度下降不一定能夠找到全局最優解,有可能是一個局部最優解。但如果損失函數是凸函數,梯度下降法得到的一定是全局最優解 ...
) 線性回歸(Linear Regression),自變量 $\textbf x$ 與因變量 $y$ 之間的 ...
在求解機器學習算法的模型參數,即無約束優化問題時,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一種常用的方法是最小二乘法。這里就對梯度下降法做一個完整的總結。 1. 梯度 在微積分里面,對多元函數的參數求∂偏導數,把求得的各個參數的偏導數以向量的形式 ...
曾為培訓講師,由於涉及公司版權問題,現文章內容全部重寫,地址為https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相關更新 ...
簡述 梯度下降法又被稱為最速下降法(Steepest descend method),其理論基礎是梯度的概念。梯度與方向導數的關系為:梯度的方向與取得最大方向導數值的方向一致,而梯度的模就是函數在該點的方向導數的最大值。 現在假設我們要求函數的最值,采用梯度下降法,如圖所示: 梯度下降的相關 ...
在求解機器學習算法的模型參數,即無約束優化問題時,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一種常用的方法是最小二乘法。這里就對梯度下降法做一個完整的總結。 1. 梯度 在微積分里面,對多元函數的參數求∂偏導數,把求得的各個參數的偏導數以向量的形式 ...