接前一章:常用算法一 多元線性回歸詳解2(求解過程) 同這一章的梯度下降部分加起來,才是我們要講的如何求解多元線性回歸.如果寫在一章中,內容過長,擔心有的同學會看不完,所以拆分成兩章.[壞笑] 上一章中有提到利用解析解求解多元線性回歸,雖然看起來很方便,但是在 ...

1. 梯度下降算法推導 模型的算法就是為了通過模型學習，使得訓練集的輸入獲得的實際輸出與理想輸出盡可能相近。 極大似然函數 的本質就是衡量在某個參數下， 樣本整體估計和真實情況一樣的概率 ， 交叉熵函數 的本質是衡量樣本 預測值與真實值之間的差距 ，差距越大代表越不相似 1. ...

前面一篇就是基礎性的推導過程。從反饋的情況看，總體還是講明白了。但是在導數的部分，仍有不少的存疑。 其實在數學方面，我也是學渣。所以盡我所能，希望再次的補充能講的明白。若有謬誤，期盼指正。 基礎公式 所需基礎公式抄錄於下，不明白的請至上篇查看詳解。 假設函數 $$ y' = h_θ(x ...

迭代更新數學公式推導過程 1、牛頓法 首先對於有n個變量的函數的一階導數為： 　　　　　　　　 其次對於其二階導數為： 　　　　　　　　 之后關於目標函數的包含二階導數的泰勒展開式為： 　　　　　　　　 這時將看成的函數，則根據函數的最小值性質，當偏導數等於0時 ...

在《神經網絡的梯度推導與代碼驗證》之FNN（DNN）的前向傳播和反向梯度推導中，我們學習了FNN（DNN）的前向傳播和反向梯度求導，但知識仍停留在紙面。本篇章將基於深度學習框架tensorflow驗證我們所得結論的准確性，以便將抽象的數學符號和實際數據結合起來，將知識固化。更多相關內容請見 ...

知乎上看到一個直觀的解釋... 鏈接：https://www.zhihu.com/question/43673341/answer/730181826 涉及到的基礎 ...

Rodrigues' Rotation Fomula-羅德里格斯旋轉公式 此公式用於表示繞過原點的某一軸 $ \mathbf{n} $ 旋轉 $ \alpha $ 的變換矩陣，推導過程參考GAMES101-Lectrue 04輔助講義。 推導過程 Step 1 \(\vec ...

1 線性目標的梯度優化 　　損失函數： 　　　　　　　　　　　　　　 算法1 : 批量梯度下降BGD 　　每次迭代使用所有樣本來對參數進行更新。 　　損失函數： 代數形式： 矩陣形式： 更新 ...