原文:梯度下降、過擬合和歸一化

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2018-09-08 13:47 0 904 推薦指數:

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【筆記】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

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 ...

Mon Jan 18 00:07:00 CST 2021 0 472
梯度下降之隨機梯度下降 -minibatch 與並行方法

問題的引入: 考慮一個典型的有監督機器學習問題,給定m個訓練樣本S={x(i),y(i)},通過經驗風險最小來得到一組權值w,則現在對於整個訓練集待優化目標函數為: 其中為單個訓練樣本(x(i),y(i))的損失函數,單個樣本的損失表示如下: 引入L2正則,即在損失函數中引入 ...

Thu May 12 20:51:00 CST 2016 0 23369
為什么一些機器學習模型需要對數據進行歸一化?——1)歸一化后加快了梯度下降求最優解的速度;2)歸一化有可能提高精度

為什么一些機器學習模型需要對數據進行歸一化? http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4440590.html 機器學習模型被互聯網行業廣泛應用,如排序(參見:排序學習實踐)、推薦、反作弊、定位(參見:基於朴素貝葉斯的定位算法)等。一般做機器學習應用 ...

Thu Jul 06 17:46:00 CST 2017 0 3922
梯度下降法與牛頓迭代法 求擬合參數

我一直以為兩者是相同的。。。原來SGD是一階梯度,而牛頓迭代法是二階梯度。 SGD(Stochastic Gradient Descent,隨機梯度下降法)和New-ton Method(牛頓迭代法) 梯度下降法,牛頓法,高斯-牛頓迭代法,附代碼實現:https ...

Tue Apr 17 03:03:00 CST 2018 0 1317
梯度下降與隨機梯度下降

梯度下降法先隨機給出參數的一組值,然后更新參數,使每次更新后的結構都能夠讓損失函數變小,最終達到最小即可。在梯度下降法中,目標函數其實可以看做是參數的函數,因為給出了樣本輸入和輸出值后,目標函數就只剩下參數部分了,這時可以把參數看做是自變量,則目標函數變成參數的函數了。梯度下降每次都是更新每個參數 ...

Sat Apr 04 00:35:00 CST 2015 2 18684
【stanford】梯度梯度下降,隨機梯度下降

一、梯度gradient http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A2%AF%E5%BA%A6 在標量場f中的一點處存在一個矢量G,該矢量方向為f在該點處變化率最大的方向,其模也等於這個最大變化率的數值,則矢量G稱為標量場f的梯度。 在向量微積分中,標量場的梯度 ...

Fri Dec 14 06:35:00 CST 2012 1 6572
梯度下降法、正則與邏輯回歸

1.梯度下降法 在介紹梯度下降法之前,先介紹下泰勒公式,泰勒公式的基本形式如下: $f(x)=f({{x}_{0}})+{{f}^{'}}({{x}_{0}})(x-{{x}_{0}})+\frac{1}{2}{{f}^{''}}({{x}_{0}}){{(x-{{x ...

Thu Oct 25 00:07:00 CST 2018 0 929
 
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