有監督學習--簡單線性回歸模型（梯度下降法代碼實現）0.引入依賴1.導入數據（data.csv）2.定義損失函數3.定義模型的超參數4.定義核心梯度下降模型函數5.測試：運行梯度下降算法，計算最優的 w 和 b6.畫出擬合曲線7.附錄-測試數據 有監督學習--簡單線性回歸模型（梯度 ...

2019/3/25 一元線性回歸——梯度下降/最小二乘法又名：一兩位小數點的悲劇 感覺這個才是真正的重頭戲，畢竟前兩者都是更傾向於直接使用公式，而不是讓計算機一步步去接近真相，而這個梯度下降就不一樣了，計算機雖然還是跟從現有語句/公式，但是在不斷嘗試中一步步接近目的地。 簡單來說，梯度下降的目的 ...

看了coursea的機器學習課，知道了梯度下降法。一開始只是對其做了下簡單的了解。隨着內容的深入，發現梯度下降法在很多算法中都用的到，除了之前看到的用來處理線性模型，還有BP神經網絡等。於是就有了這篇文章。 本文主要講了梯度下降法的兩種迭代思路，隨機梯度下降（Stochastic ...

通過學習斯坦福公開課的線性規划和梯度下降，參考他人代碼自己做了測試，寫了個類以后有時間再去擴展，代碼注釋以后再加，作業好多： 　　　　　　　　　　圖1. 迭代過程中的誤差cost ...

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 ...

Python 實現簡單的梯度下降法 機器學習算法常常可以歸結為求解一個最優化問題，而梯度下降法就是求解最優化問題的一個方法。 梯度下降法（gradient descent）或最速下降法（steepest decent），是求解無約束最優化問題的一種最常用的方法。 梯度下降法實現簡單，是一種 ...

編者注：本文包含了使用Python2.X讀取數據、數據處理、作圖，構建梯度下降法函數求解一元線性回歸，並對結果進行可視化展示，是非常綜合的一篇文章，包含了Python的數據操作、可視化與機器學習等內容。學習了這一篇文章就大概了解或掌握相關Python編程與數據分析等內容。另外，本文還巧妙 ...

梯度下降法 梯度下降法（英語：Gradient descent）是一個一階最優化算法，通常也稱為最速下降法。 要使用梯度下降法找到一個函數的局部極小值，必須向函數上當前點對應梯度（或者是近似梯度）的反方向的規定步長距離點進行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代進行搜索，則會接近函數的局部極大值點 ...