线性回归损失函数求偏导(手推)

最新推荐文章于 2024-09-17 17:14:07 发布
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探讨了在求梯度前对训练数据进行标准化的重要性，解释了如何通过使数据均值为0来简化计算过程，提升机器学习模型的训练效率。

在这里插入图片描述至于为什么可以去掉书中也没说，我推测可以在求梯度之前对训练数据标准化，使其均值为0，这样的话xix_ixi​的均值就是0了，可以直接去掉，同时也会使得计算简便。

【机器学习】使用 Gradient Descent Algorithm 的 Linear Regression（梯度下降；线性回归；损失函数；求偏导；均方误差）
追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光
10-04 872
使用梯度下降的线性回归，示例。
【机器学习笔记】Logistics Regression中损失函数求偏导的具体步骤
qq_43872529的博客
09-12 2009
根据吴恩达老师机器学习课程中在 Logistics Regression 中定义的损失函数： J(θ)=−1m∑i=1m[y(i)log⁡(hθ(x(i)))+(1−y(i))log⁡(1−hθ(x(i)))] J(\theta)=-\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}\left[y^{(i)} \log \left(h_{\theta}\left(x^{(i)}\right)\right)+\left(1-y^{(i)}\right) \log \left(1-h_{\theta}\le.
线性回归 基于TensorFlow2.0实现损失函数求解及求线性回归偏导（推导）
weixin_45399399的博客
09-17 795
一元线性回归方程(Simple linear regresson)：y=wx+b 模型变量：x, 模型参数： w:权重（weights） b:偏置值(bias) 对于任意样本xi的真实值为yi，预测值为y^ 则残差为y-y^=y-(wx+b) 为衡量模型的预测值与真实值之间的不一致程度，引入损失函数Loss。 模型训练过程为找到最佳的参数w,b使得损失函数最小。 作为损失函数，应满足如下两个条件 ·非负性 ·一致性 非负性为确保不会出现正负抵消情况，使得Loss值虽然很小，但拟合曲线误差较大的情况。 一致性
线性回归损失函数求偏导（推到过程）
orchidofocean的博客
01-07 6182
线性回归使用线性模型去拟合数据集，进行预测。线性回归的预测函数的一般形式为： 用（xi，yi）表示为第i个样本，xi，yi​分别为其特征和真实类别。 线性回归模型中，参数w的最优值为：参考 线性回归损失函数求偏导 ...
线性回归损失函数求偏导公式推导
qq_39921539的博客
03-24 1329
逻辑回归交叉熵推导及其求偏导
weixin_42065178的博客
05-25 1826
逻辑回归虽然叫做回归，但是它实际上做的是分类任务。以下是逻辑回归的一些基础知识。 1. 交叉熵推导 Sigmoid公式为： g(z)=11+e−zg(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}g(z)=1+e−z1​ 图像为： 因为Sigmoid函数的定义域为（−∞-\infty−∞,+∞+\infty+∞）,值域为（0,1），概率正好也是这个区间，因此很适用于二分类问题。z相当于线性回归中的预测值，将其输入Sigmoid函数中就可以得到预测概率，有以下公式： （1） 其中： （2） 相当于线性回归中拟合
多元线性回归超详细详解(一步一步手推公式)
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weixin_38232619的博客
06-06 1万+
上一篇我们详细的讲解了一元一次线性回归算法，今天我们为大家讲解多元线性回归是怎么一回事。 何为多元？当我们的输入x只有一维属性时，我们称之为一元。就像我们判断人胖瘦，只需了解体重这一个属性，我们就可以辨识。当x包含n个属性，由n个属性进行描述时，我们称之为多元。比如我们判断一个西瓜是好瓜还是坏瓜，我们需要了解的信息就多了，我们需要知道瓜的生产日期，瓜的颜色，瓜敲起来声响如何等等，综合上述多种属性才能判断瓜的成色。这就是多元。...
机器学习小白手推一元线性回归[附代码]
race_null的专栏
12-10 1435
由于经常做运维和编程工作，线性代数中线性回归的思路是机器学习的基本思路。为方便手工推算计算，我取表中标准体重的前5个数据：[10.05,12.54,14.65,16.64,18.98]，分别对应1岁到5岁年龄。而求解过程也比一元线性回归要复杂得多，这里就不做手工推算了，直接使用sklearn集成好的库，用代码体验一下。可上面的预测结果与真实数据存在误差，毕竟预测结果是方程算出的嘛，和真实值当然会不一样了。根据下表内容，预测指定年龄的儿童体重。
回归问题经典算法 | 线性回归：梯度下降法
ToBeCeratinToBeTall的博客
02-22 2512
梯度下降手推公式 | 线性回归梯度下降代码实现
手写线性回归算法(LR)
weixin_42973210的博客
05-23 1251
手写系列是本人学习的相关记录，主打一个自己实现核心代码和手写推导过程，不会调用任何现成包。会分享出来所有代码。水平有限，欢迎大家批评指导。
【吴恩达 机器学习】逻辑回归的损失函数偏导
一千零一夜的博客
06-06 5245
1) 逻辑回归（Logistic Regression, Logistic Function, Sigmoid Function）的损失函数为： J(θ)=−1m∑i=1m[y(i)loghθ(x(i))+(1−y(i))log(1−hθ(x(i)))]J(θ)=−1m∑i=1m[y(i)loghθ(x(i))+(1−y(i))log(1−hθ(x(i)))]J(\theta) =- \frac...
【python tensorflow 人工智能】一元线性回归（从理论到实践，含偏导数的详细推理，初学者都能看懂）
Brain_Gym的博客
02-06 1217
某天正在考虑买房的你，拿到了一张**房屋销售记录**，为了防止被无良商家拐骗，你决定好好研究一下房屋面积与价格的关。 但是你发现这张数据似乎有些无序，大多数房子每平方米的价格都不一样！到底那个才是正确的呢？
线性回归
qq_38675951的博客
03-22 255
数学来了 假设是年龄的参数， 是工资的参数 拟合的平面： （ 是偏置项） 整合： 误差 真实值和预测值之间肯定是要存在差异的 （用来表示该误差） 对于每个样本： 误差是独立并且具有相同的分布， 并且服从均值为0方差为的高斯分布 独立：张三和李四一起来贷款，他俩没关系 同分布：他俩都来得是我们假定的这家银行 高斯分布：银行可能会多给，也可能会少给，但是绝大多数情况下 这个浮动不会太...
交叉熵损失函数对w求偏导数的具体步骤
彬彬侠的博客
09-17 1382
对数几率回归（逻辑回归）交叉熵损失函数对权重w求偏导数的具体步骤
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对数几率回归（逻辑回归）交叉熵损失函数对b求偏导数的具体步骤
线性回归学习笔记
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09-06 490
原始代码： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #构建数据 points_num = 100 vectors = [] for i in range(points_num): x1 = np.random.normal(0.0,0.66) y1 = 0.1 * x1 + 0.8 + np.random.normal(0.0,0...
02.线性回归算法
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07-18 754
代价函数、梯度下降算法、线性回归模型
逻辑回归与Softmax的手推总结
逻辑回归通常使用最大似然估计来学习参数 \( \theta \)，并采用梯度下降或其变种（比如随机梯度下降）作为优化算法来最小化损失函数。损失函数通常采用对数损失（log loss）或交叉熵损失（cross-entropy loss）。 ...
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