梯度下降法和隨機梯度下降法
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 ...
原文：logistic回歸----- 隨機梯度下降法
一個典型的機器學習的過程，首先給出一組輸入數據X，我們的算法會通過一系列的過程得到一個估計的函數，這個函數有能力對沒有見過的新數據給出一個新的估計Y，也被稱為構建一個模型。 我們用X X ...Xn 去描述feature里面的分量，用Y來描述我們的估計，得到一下模型： 我們需要一種機制去評價這個模型對數據的描述到底夠不夠准確，而采集的數據x y通常來說是存在誤差的 多數情況下誤差服從高斯分布 ，於 ...
2017-12-21 10:00 0 1209 推薦指數：
相關推薦
梯度下降法和隨機梯度下降法
(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 ...
隨機梯度下降法
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寫出來 ...
sklearn中實現隨機梯度下降法（多元線性回歸）
sklearn中實現隨機梯度下降法 隨機梯度下降法是一種根據模擬退火的原理對損失函數進行最小化的一種計算方式，在sklearn中主要用於多元線性回歸算法中，是一種比較高效的最優化方法，其中的梯度下降系數（即學習率eta）隨着遍歷過程的進行在不斷地減小。另外，在運用隨機梯度下降法之前需要利用 ...
對數幾率回歸法（梯度下降法，隨機梯度下降與牛頓法）與線性判別法(LDA)
本文主要使用了對數幾率回歸法與線性判別法（ＬＤＡ）對數據集（西瓜３.０）進行分類。其中在對數幾率回歸法中，求解最優權重Ｗ時，分別使用梯度下降法，隨機梯度下降與牛頓法。 代碼如下： View Code 結果： 牛頓法： 迭代 5步：w ...
梯度下降法和隨機梯度下降法的區別
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 ...
梯度下降法VS隨機梯度下降法 (Python的實現)
The Learning Rate An important consideration is the learning rate µ, which determi ...
2.9 logistic回歸中的梯度下降法（非常重要，一定要重點理解）
怎么樣計算偏導數來實現logistic回歸的梯度下降法 它的核心關鍵點是其中的幾個重要公式用來實現logistic回歸的梯度下降法 接下來開始學習logistic回歸的梯度下降法 ...