不同。 批量梯度下降(Batch gradient descent) 每次使用全量的訓練集 ...
最近剛接觸機器學習,就一個線性回歸學起來都是十分的吃力 剛接觸了梯度下降算法,算法解析很多大牛解析的更好,我就放一下自己理解的寫出的代碼好了 需要用到的數據和導入庫 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear model import numpy as np import random x , , , , , , , , , ...
2019-03-22 16:37 0 529 推薦指數:
不同。 批量梯度下降(Batch gradient descent) 每次使用全量的訓練集 ...
)以及小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent)。其中小批量梯度下降法也常 ...
梯度下降法作為機器學習中較常使用的優化算法,其有着三種不同的形式:批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、隨機梯度下降(Stochastic Gradient Descent)以及小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent)。其中小批量梯度下降 ...
本文以二維線性擬合為例,介紹批量梯度下降法、隨機梯度下降法、小批量梯度下降法三種方法,求解擬合的線性模型參數。 需要擬合的數據集是 $(X_1, y_1), (X_2, y_2)..., (X_n, y_n)$,其中$X^i=(x_1^i, x_2^i)$,表示2個特征,$y^i$是對應 ...
目錄 一元線性回歸模型 一元線性回歸代價函數圖像 梯度下降求解 SGD、BGD、Mini-batchGD的特點 參考資料 在《深度學習面試題03改進版梯度下降法Adagrad、RMSprop、Momentum、Adam》中講到了多種改進的梯度下降公式。而這 ...
1. 線性回歸 回歸(regression)問題指一類為一個或多個自變量與因變量之間關系建模的方法,通常用來表示輸入和輸出之間的關系。 機器學習領域中多數問題都與預測相關,當我們想預測一個 ...
轉載請注明出處,樓燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 這幾種方法呢都是在求最優解中經常出現的方法,主要是應用迭代的思想來逼近。在梯度下降算法中,都是圍繞以下這個式子展開: \[\frac {\partial ...
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