Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
对比梯度下降和正规方程解性能
现在用导数的方式模拟线性回归中的梯度下降法 首先再来回顾一下梯度下降法的基础 梯度下降法不是一个机器学习算法 而是一个搜索算法 梯度下降法用在监督学习中 梯度下降法的过程 对比模型输出值和样本值的差异不断调整本省权重 直到最后模型输出值和样
算法笔记
梯度下降法
正规方程解
多元线性回归
性能对比
【机器学习】最优化方法:梯度下降法
1 概念 梯度下降法 Gradient Descent 又称最速下降法 Steepest descent 是一种常用的一阶优化方法 是一种用于求解无约束最优化问题的最常用的方法 它选取适当的初始值 并不断向负梯度方向迭代更新 实现目标函数的
机器学习
机器学习进阶之路
梯度下降法
浅谈对梯度下降法的理解
浅谈梯度下降法 如果读者对方向导数和梯度的定义不太了解 请先阅读上篇文章 方向导数与梯度 前些时间接触了机器学习 发现梯度下降法是机器学习里比较基础又比较重要的一个求最小值的算法 梯度下降算法过程如下 1 随机初始值 2 迭代 直至收敛 表
数学知识
梯度下降法
梯度下降的理解
梯度上升法
[数值计算-18]:最小二乘的求解法3 - 链式求导与梯度下降法求解loss函数的最优化参数(Python, 超详细、可视化)
作者主页 文火冰糖的硅基工坊 https blog csdn net HiWangWenBing 本文网址 https blog csdn net HiWangWenBing article details 119978818 目录 前置文
人工智能深度学习
数值计算
人工智能数学基础
梯度下降法
最小二乘
TensorFlow实现梯度下降法求解一元和多元线性回归问题
使用TensorFlow求解一元线性回归问题 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib pyplot as plt 设置字体 plt rcParams font
机器学习
python
NumPy
梯度下降法
多元线性回归
梯度下降法的三种解释(BGD,SGD,MBGD).
机器学习里面 梯度下降法可以说是随处可见 虽然它不是什么高大上的机器学习算法 但是它却是用来解决机器学习算法的良药 我们经常会用到梯度下降法来对机器学习算法进行训练 在很多介绍梯度下降的书籍里 我们看到这样的几个英文单词缩写 BGD SGD
机器学习
梯度下降法
一个例子理解梯度下降法(附梯度下降法与最小二乘法比较)
一个例子理解梯度下降法 例子描述 梯度下降法简介 基于python3 matplotlib的实现代码 梯度下降法实现 最小二乘法实现 比较结果 总结 最近听课时 AI导论老师留下了一个简单的线性回归例子 这个例子属于单变量线性回归 可以用梯
笔记
梯度下降法
机器学习
人工智能
单变量梯度下降法
梯度下降法及其Python实现
梯度下降法 gradient descent 又名最速下降法 steepest descent 是求解无约束最优化问题最常用的方法 它是一种迭代方法 每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量 将当前位置的负梯度方向作为搜索方向 因为在该方向
数据挖掘算法
python
机器学习
梯度下降法
直线拟合的三种方法
近日考虑直线拟合相关的知识 大概有所了解 所以打算进行一些总结 直线拟合常用的三种方法 一 最小二乘法进行直线拟合 二 梯度下降法进行直线拟合 三 高斯牛顿 列 马算法进行直线拟合 一 使用最多的就是最小二乘法 这里我也对最小二乘法进行了一
机器学习与算法分析
机器学习与算法
最小二乘法
拟合直线
梯度下降法
【梯度下降算法】{2} ——多元线性回归中的梯度下降法
此处分析一下多元线性回归模型中的梯度下降法 线性回归模型的损失函数 即使是对于样本特征数只有1的线性回归中 中也包含两个值 0和 1 梯度下降法的实现过程 代价函数 梯度下降法 当使用梯度下降法求代价函数函数最小值的时候 有时要对目标函数进
机器学习
线性回归
梯度下降法
最速下降法python_Python-梯度下降法(最速下降法)求解多元函数
import matplotlib pyplot as plt from mpl toolkits mplot3d import Axes3D import numpy as np def Fun x y 原函数 return x y 43
python
最速下降法
梯度下降法
求解多元函数