在求解機器學習算法的模型參數，即無約束優化問題時，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一種常用的方法是最小二乘法。這里就對梯度下降法做一個完整的總結。 1. ...

　　1. logistic回歸的基本思想　　 　　logistic回歸是一種分類方法，用於兩分類問題。其基本思想為： 　　a. 尋找合適的假設函數，即分類函數，用以預測輸入數據的判斷結果； 　　 ...

前言 多層網絡的訓練需要一種強大的學習算法，其中BP（errorBackPropagation）算法就是成功的代表，它是迄今最成功的神經網絡學習算法。 今天就來探討下BP算法的原理以及公式推導吧。 ...

在機器學習中，我們通常會根據輸入 \(x\) 來預測輸出 \(y\)，預測值和真實值之間會有一定的誤差，我們在訓練的過程中會使用優化器（optimizer）來最小化這個誤差，梯度下降法（Gradien ...

概述 今天要說一下機器學習中大多數書籍第一個講的（有的可能是KNN）模型-線性回歸。說起線性回歸，首先要介紹一下機器學習中的兩個常見的問題：回歸任務和分類任務。那什么是回歸任務和分 ...

機器學習算法 原理、實現與實踐 —— 感知機與梯度下降 一、前言 1，什么是神經網絡？ 人工神經網絡(ANN)又稱神經網絡(NN)，它是一種受生物學啟發而產生的一種模擬人腦的學習系統。它通 ...

目錄 最優化方法 1 - 梯度下降 Gradient Descent 2 - Mini-Batch Gradient descent 3 - 動量Momentum ...

一、概率 　　在引入問題前，我們先復習下數學里面關於概率的基本概念 　　概率：對一件事發生的可能性衡量 　　范圍：0<=P<=1 　　計算方法：根據個人置信區間；根據歷史數據；根據 ...

作者：桂。 時間：2017-04-01 06:39:15 鏈接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6654372.html 聲明：歡迎被轉載，不過記得注 ...

training set 訓練集　　validation set 驗證集　　test set測試集 這些與衡量你做的怎么樣有關 當你知道怎么衡量你在一個問題的表現，問題就解決了一半。（衡量表現 ...