吴恩达机器学习 梯度下降Gradient Descent以多元线性回归为例

最新推荐文章于 2024-08-18 23:42:17 发布
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博客介绍了多元线性回归，将一元推广至多元，涉及多元函数各因子前系数。还给出实践中梯度下降的指南，包括特征值规范化和学习率α，同时提及梯度下降解决回归问题的优势。

Linear Regression with Multiple Variables

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将一元推广至多元，θ为多元函数各因子前的系数。J为消费函数；
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实践中梯度下降的指南

1. 特征值规范化

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2. Learning Rate α

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梯度下降解决回归问题的优势

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机器学习入门 | 使用梯度下降（Gradient Descent）实现线性回归（Liner Regression）
huping1990的博客
09-20 693
线性回归算法作为机器学习的入门算法就像高级语言的hello wold，线性回归算法是一种有监督的算法，有监督和无监督简单来说就是：                         1、有监督即表示对于一个训练样本，我们知道输入和输出，并且可以根据输入输出来训练模型，比如：我有一个抽样统计的全国大学生身高和体重的数据，那么根据身高来预测体重的模型就属于有监督模型，因为训练数据中有身高和体重的对应关
吴恩达机器学习笔记 多元梯度下降法
sinat_37883343的博客
02-04 410
之前介绍的梯度下降中只有两个变量，现在考虑有0~n共n+1个变量的时候。与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数，则这个代价 函数是所有建模误差的平方和，多变量线性回归的批量梯度下降算法为 注意多个变量的变化也是要同时计算更新。 参数的范围会对梯度下降的算法产生影响，因此常用的梯度下降处理方法有特征缩放和选择合适大小的学习率 特征缩放：要保证...
【吴恩达机器学习学习笔记03】Gradient Descent
Jamie的博客
11-19 1896
机器学习算法中，梯度下降算法可以帮我们找到和数据集拟合程度较高的参数parameter，本文讲解了梯度下降的工作流程。
吴恩达机器学习课程:Gradient Descent For Linear Regression
游吟焰火的博客
01-30 325
Gradient Descent For Linear Regression Which of the following are true statements? Select all that apply. To make gradient descent converge, we must slowly decrease α over time. 错误。一般来说越接近局部最低时，曲线的导数越小，梯度下降的幅度就越小（即梯度下降会自动选择较小的幅度）。所以不一定要动态调整α（学习率）的值。 Gradi
机器学习 梯度下降算法数学原理（以多元线性回归为例）及Python实现
ShiZhanfei的博客
11-25 1059
设特征为x1,x2…xn，模型为一个线性模型，即预测值与各特征成线性关系。模型的损失函数loss（与真值的差距）即为训练集各值减去训练值的平方求和再乘1/2，为一个多元函数。 先寻找一个初始点（可以是零点也可以是一个随机生成的点），在该点求梯度。由微积分知识：多元函数的梯度的方向是多元函数下降最快的方向，比任何方向导数都快。因此初始点往梯度方向移动即为往下降最快方向移动。最终，初始点将移动到损失函...
吴恩达机器学习-可选实验:梯度下降逻辑回归(Gradient Descent for Logistic Regression)
qyk666的博客
03-12 1753
和前面一样，我们将使用一个辅助函数来绘制这些数据。标签y = 1的数据点显示为红色叉，而标签y = 0的数据点显示为蓝色圆。和前面一样，我们将使用一个辅助函数来绘制这些数据。标签y = 1的数据点显示为红色叉，而标签y = 0的数据点显示为黑色圆。只需要两个参数，w, b，就可以绘制出成本函数使用等高线图来更好地了解梯度下降是什么。实现上述方程(1)的代码如下所示。花点时间定位和比较例程中的函数与上面的方程。让我们从决策边界实验室中使用的相同的两个特征数据集开始。使用下面的单元格检查梯度函数的实现。
吴恩达机器学习课后题-01线性回归
最新发布
凯的博客
08-18 1184
NumPy是Python的一个库，它提供了大量的数学函数工具，特别是针对数组的操作。这个函数接受三个参数：x（特征矩阵），y（目标变量向量），和theta（参数向量，即线性模型的权重和偏置项）。在Python中，这种数据结构是一个嵌套的列表（list of lists），外层列表包含两个元素，每个元素都是一个包含一个浮点数的内层列表。在使用这个函数之前，需要确保 x 包含了偏置项（即一列全为1的列），除非你的 theta 已经被相应地调整过（例如，theta 的第一个元素不代表偏置项）。
吴恩达机器学习线性回归练习题及答案
12-28
在本资源中，我们主要关注的是吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程中的线性回归部分。吴恩达是斯坦福大学计算机科学教授，也是Coursera在线教育平台的联合创始人，他在机器学习领域有着深厚的理论基础和实践经验。...
吴恩达机器学习python作业之多变量线性回归
Ariya1234的博客
10-26 397
吴恩达机器学习作业之多变量回归。不定期更新或者补充之前学到的知识点。
吴恩达机器学习-可选实验室-梯度下降-Gradient Descent for Linear Regression
qyk666的博客
03-03 8032
线性模型：f（x）=wx+b损失函数：J（w，b）
吴恩达机器学习多元线性回归作业python实现
07-16
吴恩达机器学习多元线性回归作业python实现
吴恩达梯度下降算法总结
11-27
自己学习吴恩达机器学习的总结，主要是关于梯度下降算法的一些推导与介绍，以及解释了，吴恩达课中没有解释推导的内容。
梯度下降法求函数极值
11-27
利用梯度下降法求函数极小值，或稍作修改用梯度上升法求极大值，附带测试函数
吴恩达机器学习15：多变量线性回归(梯度下降运算中的实用技巧)
aikunjiao3421的博客
01-22 179
梯度下降运算中的使用技巧特征缩放： 　　确保不同的特征值都处在一个相近的范围之内，这样的梯度下降法能够更快的收敛 　　如：加入你有一个具有两个特征额问题，x1是房屋面积大小，取值在0-2000之间； 　　　　x2是卧室的数量，可能的取值在1到5之间，如果要画出代价函数J(θ)的等值线，代价函数是关于参数θ1和θ2的函数，但是如果x1的取值范围远远大于x2的取值范围的话，那么最终画出...
多元梯度下降法
up_XCY的博客
01-13 427
 多元梯度下降法与线性的相比，就是变量变多了。所以在梯度下降算法中实现θ的更新也变得复杂，但原理一样。 默认x0等于1，依次偏导更新θ：
线性回归、梯度下降、逻辑回归（Linear Regression、Gradient Descent、Logistic Regression）
sinat_34683729的博客
09-03 1294
线性回归 逻辑回归
吴恩达机器学习-多元梯度下降法，学习率
qq_41821067的博客
10-10 205
斯坦福机器学习by吴恩达-线性回归 python实现
qq_34770787的博客
11-19 390
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def load_data(filename): data=np.loadtxt(fname=filename,delimiter='\t') label=[] dataset=[] for i in range(len(data)): l=le...
机器学习作业(吴恩达)——线性回归(linear regression,python版本)
qq_44589327的博客
05-12 866
EX1-线性回归 1简单函数运用 产生一个5×55\times55×5的矩阵 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt A=np.eye(5) A array([[1., 0., 0., 0., 0.], [0., 1., 0., 0., 0.], [0., 0., 1., 0., 0.], [0., 0., 0., 1., 0.], [0., 0.,
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