梯度算法之梯度上升和梯度下降 方向導數 當討論函數沿任意方向的變化率時,也就引出了方向導數的定義,即:某一點在某一趨近方向上的導數值。 導數和偏導數的定義中,均是沿坐標軸正方向討論函數的變化率。那么當討論函數沿任意方向的變化率時,也就引出了方向導數的定義,即:某一點在某一趨近 ...
梯度上升法每次講當前參數向每個特征的梯度移動一小部分,經過多次迭代得到最后的解,在梯度上升的時候可以采用隨機取樣,雖然效果差不多,但是可以占用更少的計算資源,同時隨機梯度上升法是一個在線算法,他可以在新數據到來時就可以完成參數更新,而不需要重新讀取整個數據集來進行批處理計算。 參考鏈接: https: blog.csdn.net c article details 解決了為什么梯度上升只需要用er ...
2019-08-11 16:45 0 440 推薦指數:
梯度算法之梯度上升和梯度下降 方向導數 當討論函數沿任意方向的變化率時,也就引出了方向導數的定義,即:某一點在某一趨近方向上的導數值。 導數和偏導數的定義中,均是沿坐標軸正方向討論函數的變化率。那么當討論函數沿任意方向的變化率時,也就引出了方向導數的定義,即:某一點在某一趨近 ...
警告:本文為小白入門學習筆記 由於之前寫過詳細的過程,所以接下來就簡單描述,主要寫實現中遇到的問題。 數據集是關於80人兩門成績來區分能否入學: 數據集: http://openclassro ...
R語言︱XGBoost極端梯度上升以及forecastxgb(預測)+xgboost(回歸)雙案例解讀 XGBoost不僅僅可以用來做分類還可以做時間序列方面的預測,而且已經有人做的很好,可以見最后的案例。 應用 ...
回顧: 梯度下降 梯度下降和梯度上升區別 一:加載數據和實現sigmoid函數(同梯度下降) 二:實現批量梯度上升(重點) (一)代碼實現 (二)結果預測 三:繪制圖像決策邊界 四:隨機梯度下降法 (一)簡陋版隨機 ...
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X1、X2...X ...
最近學習Logistic回歸算法,在網上看了許多博文,筆者覺得這篇文章http://blog.kamidox.com/logistic-regression.html寫得最好。但其中有個關鍵問題沒有講清楚:為什么選擇-log(h(x))作為成本函數(也叫損失函數)。 和線性回歸算法相比,邏輯回歸 ...
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 ...