机器学习_逻辑回归中梯度下降theta更新公式推导

最新推荐文章于 2024-10-24 10:28:24 发布
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分类专栏： Machine Learning 文章标签： 机器学习 逻辑回归 梯度下降 theta
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博客围绕机器学习展开，重点提及逻辑回归和梯度下降，theta也是相关重要元素。逻辑回归是机器学习中有监督学习的重要算法，梯度下降是优化算法，theta在其中有特定作用，这些都是信息技术领域机器学习方面的关键内容。

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人工智能基础_机器学习045_逻辑回归的梯度下降公式推导_更新公式---人工智能工作笔记0085
添柴程序猿的专栏
11-21 634
这个是函数的推导过程,这里我们最好是能理解,如果不能理解,需要去学习导数了,数学里面的东西,不过不懂不影响我们使用,需要知道,以后,再去把数学部分补上.可以看到,最后得到的导函数和多元线性回归的导函数一样对吧,有了这个导函数。可以看到上面是逻辑回归的梯度下降公式,这里的阿尔法是学习率,这里的。上面是求导sigmoid函数,然后我们再去对损失函数进行求导,我们。然后我们再去看,其实损失函数的求导,就是对上面损失函数的一个变换。他的导数,我们对他来求导,就能看到它的导数就是它自身,很神奇。
[飞桨机器学习]逻辑回归（六种梯度下降方式）
chenqianhe2的博客
03-19 2286
[飞桨机器学习]逻辑回归（六种梯度下降方式） 一、简介 logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b，而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p =L(w‘x+b),然后根据p 与1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic函数，就是log
逻辑回归_梯度跟新公式的理解
congzi66166的专栏
12-13 1010
自己学习机器学习，看到逻辑回归中梯度更新时，始终无法理解更新公式。那个看起来很莫名的公式长这样： weights = weights + alpha * dataMatrix.transpose() * error 为什么要转置，为什么要用乘法将这个矩阵和差异向量相乘，下面就来详细讲讲吧。 首先，根据梯度算法:$w := \alpha*f_{(w)}$
梯度下降法参数更新公式的推导
weixin_34090643的博客
05-28 533
先来回顾一下梯度下降法的参数更新公式： （其中，α是学习速率，是梯度） 这个公式是怎么来的呢？下面进行推导： 首先，如果一个函数n 阶可导，那么我们可以用多项式仿造一个相似的函数，这就是泰勒展开式。其在a点处的表达式如下： 可以看出，随着式子的展开，这个展开式越来越接近于原函数。 如果用一阶泰勒展开式，得到的函数近似表达式就是：。想像梯度下降就是站在山坡...
梯度下降推导
互联网知识分享
12-07 153
梯度下降的原理基于函数的梯度。梯度的方向即为函数在该点上升最快的方向，而梯度的反方向即为函数下降最快的方向。因此，梯度下降算法通过不断沿着梯度的反方向更新参数，使函数值逐渐减小，最终达到最优解。梯度下降算法的收敛性取决于学习率的选择、损失函数的凸性以及初始参数的设置。对于非凸函数而言，梯度下降算法可能收敛到局部最优解，取决于初始参数的设置和学习率的选择。其中，[ \theta ]为待更新的参数，[ \alpha ]为学习率，[ \nabla J(\theta) ]为损失函数对参数的梯度。
梯度下降理论推导
yangpan011的博客
11-26 406
文章转载：https://www.jianshu.com/p/7c4fda4f1498 最近一段时间关于机器学习、人工智能等话题充斥着各大社区。作为一枚热爱技术的系统工程师，我迫切想去揭开它神秘的面纱。 学习的过程是辛苦的，尤其是在大学数学早就还给老师的情况下。花了一点时间恶补了下线性代数，又看了网上很多优秀的博客，总算小有收获。特此将收获总结归纳，希望大家批评指正! 线性回归 让...
梯度下降法的推导
qq_1443539042的博客
01-02 3398
梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法，要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。 介绍梯度下降法之前首先先介绍一下梯度。梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向...
机器学习——梯度下降及线性回归
zhangjngkai的博客
07-06 1208
线性回归（Linear Regression）是一种用于建立连续变量之间线性关系的统计模型。它假设目标变量与自变量之间存在线性关系，并试图通过拟合一条最佳的直线或超平面来预测目标变量的值。梯度下降是迭代法的一种,在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降是最常采用的方法之一。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。梯度下降法(gradient descent)是一个最优化算法，常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。
梯度下降求解逻辑回归
cyq136403的博客
07-10 746
梯度下降求解逻辑回归 Logistic Regression 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。 #三大件 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyp
逻辑回归公式推导-详细版
最新发布
woai110120130的专栏
10-24 1767
逻辑回归的损失函数（或称为代价函数）是用于衡量模型预测结果和真实结果之间差距的一个函数。它通常采用对数似然损失函数（Log-Loss），也称为交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）。我们通过最大化似然函数来推导它，并将其转化为最小化损失函数的形式。
梯度下降算法推导
m0_73426548的博客
05-29 1060
一文解释梯度下降算法
机器学习笔记(七)——初识逻辑回归、不同方法推导梯度公式
weixin_43434202的博客
04-03 3199
算法概述 逻辑回归(Logistic)虽带有回归二字，但它却是一个经典的二分类算法，它适合处理一些二分类任务，例如疾病检测、垃圾邮件检测、用户点击率以及上文所涉及的正负情感分析等等；首先了解一下何为回归？假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合的过程就称作回归。利用逻辑回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 线...
梯度下降法公式推导
longqiancao1的博客
07-28 7764
梯度下降法 梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，是一种迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。 梯度的定义： 某一函数沿着某点处的方向导数可以以最快速度到达极大值，该方向导数我们定义为该函数的梯度。 其中θ是自变量，f(θ)...
机器学习基础（十一）—— Logistic Regression 梯度更新公式的推导
03-24 2459
Logistic Regression 所要最佳化的问题是： minw1N∑n=1Nln(1+exp(−ynwTxn))Ein(w) \min_{\mathbf{w}}\;\underbrace{\frac1N\sum_{n=1}^N\ln\left (1+\exp(-y_n\mathbf{w}^T\mathbf{x}_n)\
深入浅出--梯度下降法及其实现
Poo_Chai的博客
05-08 594
一、梯度法思想 梯度法思想的三要素：出发点、下降方向、下降步长。 机器学习中常用的权重更新表达式为 ：，这里的λ就是学习率，本文从这个式子出发来把机器学习中的各种“梯度”下降法阐释清楚。 机器学习目标函数，一般都是凸函数，什么叫凸函数？限于篇幅，我们不做很深的展开，在这儿我们做一个形象的比喻，凸函数求解问题，可以把目标损失函数想象成一口锅，来找到这个锅的锅底。非常直观的想法就是，我们沿...
逻辑回归模型在高考成绩预测中的应用与优化
在给定文件信息中，涉及的核心知识点包含了逻辑回归、机器学习、数据集、模型训练、优化算法（牛顿法和梯度下降法）、决策边界和预测等。下面将详细介绍这些知识点。 ### 逻辑回归 逻辑回归是一种广泛应用于二分类...
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