線性回歸中的梯度下降法（實現以及向量化並進行數據歸一化） 多元線性回歸中的梯度下降法 我們試一下應用在多元線性回歸中，對於線性回歸的問題，前面的基本都是使每一次模型預測出的結果和數據所對應的真值的差的平方的和為損失函數，對於參數來說，有n+1個元素，這種情況下，我們就需要變換式子 這實際上 ...

先來回顧一下梯度下降法的參數更新公式： （其中，α是學習速率，是梯度） 這個公式是怎么來的呢？下面進行推導： 首先，如果一個函數 n 階可導，那么我們可以用多項式仿造一個相似的函數，這就是泰勒展開式。其在a點處的表達式如下： 可以看出，隨着式子的展開，這個展 ...

1.梯度下降法的收斂性 針對迭代式算法，我們就要Convergency Analysis（收斂性分析） （1）什么是平滑函數，非平滑函數？ 平滑函數--在每個點上求出梯度 非平滑函數---在那個點上求不出梯度的， L-Lipschitz條件：是針對平滑函數的條件 Logistic ...

仍然是一篇入門文，用以補充以前文章中都有意略過的部分。 之前的系列中，我們期望對數學並沒有特別喜好的程序員，也可以從事人工智能應用的開發。但走到比較深入之后，基本的數學知識，還是沒辦法躲過的。 導 ...

第三章 使用sklearn 實現機學習的分類算法 分類算法 分類器的性能與計算能力和預測性能很大程度上取決於用於模型訓練的數據 訓練機器學習算法的五個步驟： 特征的選擇 ...

2019年01月05日 15:48:32 IT界的小小小學生 閱讀數：31 標簽： xgb gbdt 梯度下降法 牛頓法 xgboost原理 更多 個人分類： data mining 深度學習 ...

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寫出來，就是梯度。比如函數f(x,y), 分別對x,y求偏導數，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,簡稱grad f(x,y)或者▽f(x,y)。對於在點(x0,y0)的具體梯度向量 ...

(1)梯度下降法 在迭代問題中，每一次更新w的值，更新的增量為ηv，其中η表示的是步長，v表示的是方向 要尋找目標函數曲線的波谷，采用貪心法：想象一個小人站在半山腰，他朝哪個方向跨一步，可以使他距離谷底更近（位置更低），就朝這個方向前進。這個方向可以通過微分得到。選擇足夠小的一段曲線 ...