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 2024-06-29 15:01:15 发布
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#机器学习 #逻辑回归 #梯度下降 #theta

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。
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
11-21 700
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。
逻辑回归——梯度下降法（原理推导和自定义代码实现）
尼克不可的博客
05-10 7642
往期线性回归文章: 线性回归——二维线性回归方程（证明和代码实现） 线性回归——最小二乘法（公式推导和非调包实现） 线性回归——梯度下降法（公式推导和自定义代码实现） 前言: 前面博主已经做了三期的线性回归算法的推导了,我们今天换个主题,再来谈谈逻辑回归的原理,算法逻辑,和如何自定义代码实现这个算法,因为本文会提到梯度下降法的一些用法,但是由于梯度下降法的原理博主在前一篇文章中已经详细介绍了梯度下降法的原理.所以本文会侧重于算法中梯度下降方向的公式推导,至于这样做为什么会得到最优解,不清楚的读者不妨参考博主
逻辑回归_梯度跟新公式的理解
congzi66166的专栏
12-13 1025
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(Gradient Descent)基础公式推导
Frankgoogle的博客
04-15 3114
这篇Blog的主要内容是关于梯度下降法的一些理解，以及相关的公式推导。梯度下降法很早之前就接触过，但是因为长时间不用，所以理解上也有了一些欠缺，今天看了一些参考文献，写一下自己的一些理解。便于以后帮助自己回忆。 Artificial Neural Network 关于人工神经网络，这是目前使用最广泛的一类算法了。神经网络和其他的算法相比较，计算更加直接。不需要去推导公式，去计算两者的关系，直接通过...
机器学习-梯度下降算法原理及公式推导
热门推荐
数据掘金
07-10 9万+
在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm）是最常采用的方法之一，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法，几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。 梯度就是导数 梯度下降法就是一种通过求目标函数的导数来寻找目标函数最小化的方法。 梯度下降目的是找到目标函数最小化时的取值所对应的自变量的值，记住我们目的是为了找自变量x。 ...
梯度下降法参数更新公式的推导
weixin_34090643的博客
05-28 546
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
12-07 357
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。
[飞桨机器学习]逻辑回归（六种梯度下降方式）
chenqianhe2的博客
03-19 2336
[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
逻辑回归梯度推导
最新发布
ChuanhuaYu的博客
06-29 1019
逻辑回归梯度推导
逻辑回归与梯度下降策略之Python实现
自成背后的博客
02-24 1万+
Python实现逻辑回归与梯度下降策略1. 映射到概率的函数sigmoid2. 返回预测结果值model函数3. 计算损失值cost4. 计算梯度gradient5. 进行参数更新计算精度 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。 这里我们有一个LogiReg_data.txt文件数据： 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
梯度下降理论推导
yangpan011的博客
11-26 425
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 3464
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...
梯度下降算法推导
m0_73426548的博客
05-29 1167
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 3253
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 7834
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)...
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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