统计学习方法P104 L(w,b,a)计算过程

最新推荐文章于 2024-10-31 20:39:50 发布

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博客涉及机器学习和统计学习方法相关内容，但具体信息缺失。机器学习是人工智能重要领域，统计学习方法为其提供理论与技术支持，二者在数据分析、模式识别等信息技术领域应用广泛。

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机器学习——线性建模最小二乘法

qq_41999763的博客

07-10

1326

1-1 线性建模首先，通过一个实际的例子来考虑机器学习最直接的学习问题——线性建模：在属性与响应之间学习的线性关系。其基本形式为：一般用向量形式写成：其中W=（w1;w2;w3;.....wd），W和b学得之后，模型就得以确定。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。许多功能更为强大的非线性模型（nonlinear model)可在线性...

机器学习1：梯度下降（Gradient Descent）

qqqinrui的博客

12-01

1070

分别求解损失函数L(w,b)对w和b的偏导数，对于w，当偏导数绝对值较大时，w取值移动较大，反之较小，通过不断迭代，在偏导数绝对值接近于0时，移动值也趋近于0，相应的最小值被找到。 η选取一个常数参数，前面的负号表示偏导数为负数时（即梯度下降时），w向增大的地方移动。对于非单调函数，可能会陷入局部最优的情况，可以通过设定不同的w初始值，来对比不同参数下的损失函数值。梯度下降法未必是最优的...

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Python3《机器学习实战》学习笔记（八）：支持向量机原理篇之手撕线性SVM

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Jack-Cui

09-23

8万+

说来惭愧，断更快半个月了，本打算是一周一篇的。感觉SVM瞬间难了不少，推导耗费了很多时间，同时身边的事情也不少，忙了许久。本篇文章参考了诸多大牛的文章写成的，对于什么是SVM做出了生动的阐述，同时也进行了线性SVM的理论推导，以及最后的编程实践，公式较多，还需静下心来一点一点推导。

关于感知机原始形式的损失函数梯度的推导

ace2020的博客

05-22

2075

关于感知机原始形式的损失函数梯度的推导参考《统计学习方法》感知机学习算法的原始形式中，L(w,b)对于w,b的梯度是如何计算出来的有点不懂，就自己推到了一下。这里记录一下过程首先需要看下前置知识 1.实标量函数f(x)相对于1*n 行向量xTx^TxT的梯度(其中x是列向量)，定义为： ∂f(x)∂xT=[∂f(x)∂x1,∂f(x)∂x2,∂f(x)∂x3,…,∂f(x)∂xn]=∇xTf...

机器学习_假设(预测)函数——h(x)、损失(误差)函数——L(w, b)

weixin_42504788的博客

01-17

1968

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P104-100 4G魔改8G ROM

09-26

P104-100 4G魔改8G ROM，亲测可用。目前亲测支持卡耕升、影驰、微星、铭瑄、技嘉自己也在用的稳定版本

NVIDIA_P104-100_Linux 驱动程序

04-18

此驱动为NVIDIA P104-100 linux 驱动支持Gigabyte | MSI | 影驰 | 铭瑄等品牌支持原版4G版本支持魔改8G版本适用于大部分linux 稳定版发行系统自测应用版本为： ①：CentOS 7.6； ②：CentOS 8.2； ③：Ubuntu...

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NVIDIA P104-100显卡魔改驱动

11-12

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Unity类银河战士恶魔城学习总结（P104 Inventory,仓库的建立）

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suzh1qian的博客

10-31

486

这个代码代表仓库的实际运行逻辑，里面注释很清晰。可以理解为仓库列表的运行逻辑。

松下 SD-P104 使用说明书

04-09

在深入探讨松下SD-P104面包机的使用手册之前，我们首先应当明确这款产品的定位与特性。松下作为一家全球知名的电器品牌，其产品线涵盖了家庭生活的各个方面，而SD-P104正是该品牌在厨房电器领域的一款经典之作。这款...

机器学习中最小二乘法和逻辑斯蒂回归最大似然估计最小二乘法

皮皮猪的博客

04-10

1732

最小二乘法在构建线性回归模型时，我们通过最小二乘法获得均方误差（损失函数），我们需要得到均方误差的最小值，从而真实值与假设值的差异也是最小的，所以可以得到最合适的回归系数W。 ...

机器学习算法基础——Task05 SVM

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05-01

3466

<div id="article_content" class="article_content clearfix"> <link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/ck_htmledit_views-21113...

连通图求割点最低深索数L(w) & 深索数DFN(u)

机器学习

11-18

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如果在G中去掉v及其关联的边，剩下的图就不再连通，连通无向图G中的顶点v称为割点。

SVM学习总结

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04-27

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1. 目标 SVM是一个二类分类器，它的目标是找到一个超平面，使用两类数据离超平面越远越好，从而对新的数据分类更准确，即此分类器更加健壮。支持向量（Support Vetor）：就是离分隔超平面最近的哪些点。寻找最大间隔：就是寻找最大化支持向量到分隔超平面的距离，在此条件下求出分隔超平面。数据分类类别： 1）线性可分 2

python实现支持向量机

bofu_sun的博客

06-02

3598

最近学习了支持向量机，整理一下支持向量机的框架。 1.在logistic分类时，将训练集输入到模型中，训练集输入数据为{(x11,x12,…x1n),(x21,x22,…,x2n),…,(xm1,xm2,…,xmn)}, 模型为f(xi) = sigmoid(xi*w.T+b) 若f(x)>0.5,则预测y‘=1，若f(x)<0.5,则预测y‘=0. 训练的损失函数为loss=（y-y'）^2 2.在支持向量机中与logistic相比，同样希望有一组权重能够将不同label的样本分开，但与log

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频域分析频率响应及图表表示频率特性幅频特性=|G(jw)|=Mo/Mi 相频特性=∠G(jw)=arctan(Im/Rm)=∠u(t)-∠r(t) 传函求频率特性奈奎斯特图开环传函求奈氏图奈氏图求开环传函伯德图 L(w)=20lg|G(jw)|=Mo/Mi ∠G(jw)=arctan(Im/Rm)=∠u(t)-∠r(t) 开环传函求伯德图伯德图求开环传函稳定裕度 ...

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几款科学计算显卡对比（GTX Titan X、GTX 980、Tesla K40 K80 及quadro K4200）科学计算显卡的两个主要性能指标： 1、CUDA compute capability，这是英伟达公司对显卡计算能力的一个衡量指标； 2、FLOPS 每秒浮点运算次数，TFLOPS表示每秒万亿（10^12）次浮点计算； 3、另外，显存大小也决定了实验中能够使用的样本

线性回归

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线性回归一元线性回归假设对于观测对象x和y我们收集到了一批数据x={x1,x2,x3,…,xn} ，y={y1,y2,y3,…yn} 我们希望找到一个一元线性函数(一个因变量y和一个自变量x) yi=f(xi)=wxi+b 使得函数（模型）预测出来的值和原来的值的误差平方和 S=∑i=1n(f(xi)−yi)2 最小，也即是它们的欧式距离最小，这样就会有f(xi)≈yi 我们定义代价函数为（这里添加系数12 是为了方便求导） L(w,b)=12S=12∑i=1n(f(xi)−yi)2 所以问题变成了，寻

【pytorch】深度学习线性回归训练参数w，b如何进行反向传播详解（附推导公式，证明及代码）

miracleoa的博客

04-19

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文章目录一、线性回归训练的代码与结果（1）代码（2）结果二、w和b反向传播的计算过程（1）下面详解如何计算```w.grad```和```b.grad```：三、对理论进行证明测试（1）相关代码块（2）结果及分析（3）完整的测试代码四、参考一、线性回归训练的代码与结果（1）代码 import random import numpy as np import torch def data_...