【机器学习杂货铺】——梯度下降(暂缺)

最新推荐文章于 2023-12-28 22:18:34 发布
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#机器学习

博客提及【机器学习杂货铺】中的正则项，但内容暂缺。主要围绕机器学习领域的正则项展开，虽暂无详细内容，但可推测后续会对其进行阐述。

【机器学习杂货铺】——正则项(暂缺)
……

机器学习/深度学习——梯度下降法（Gradient descent）详解. 步骤清晰 0基础可看
m0_52889787的博客
08-10 1432
梯度下降法是一种用于最小化目标函数的迭代算法，广泛应用于机器学习和人工智能中的参数优化。选择一个初始点θ0​在参数空间中开始搜索。参数可以随机初始化，但应避免全部初始化为零。确定一个适当的学习率α，它是一个正的常数，用于控制每一步更新的幅度。在每一步迭代中，计算目标函数Jθ关于参数θ的梯度∇θ​Jθ。梯度是损失函数增长最快的方向。θnew​θ−α⋅∇θ​Jθ重复步骤3和4直到满足停止条件。每次迭代都使参数更接近最小损失点。ϵ∣∣∇θ​J。
最速下降法极小化rosenbrock函数 代码_机器学习系列（四）—— 梯度下降
weixin_39771969的博客
11-21 1161
梯度下降梯度下降(Gradient Descent)是求解机器学习模型参数最常用的方法之一，我们的《机器学习系列》前几章已经提到了梯度下降，并对此进行了简单描述。近期恰好读到刘建平Pinard老师写的《梯度下降小结》很详尽，故在此基础上略微改动分享给大家。1 梯度在微积分里，对多元函数参数求偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量形式写出来，就是梯度。比如函数, 分别对、求偏导数，求得的梯...
【机器学习杂货铺】——归纳偏好(暂缺)
Daniel717的博客
07-17 418
【机器学习杂货铺】——归纳偏好(暂缺) 。。。。。
【机器学习杂货铺】——无监督和有监督(暂缺)
Daniel717的博客
07-03 491
无监督和有监督……
【机器学习杂货铺】——正则项(暂缺)
Daniel717的博客
07-05 475
【机器学习杂货铺】——正则项
机器学习杂货铺的汇总贴
机器学习杂货铺1号店
11-18 1272
本文主要对该博客的文章进行汇总和分类，因为博客规模逐渐变大之后，索引文章就变成一个日渐凸显的问题了。 图神经网络相关 《学习geometric deep learning笔记系列》第一篇，Non-Euclidean Structure Data之我见 《Geometric Deep Learning学习笔记》第二篇， 在Graph上定义卷积操作，图卷积网络 《Geometric Deep Learning学习笔记》第三篇，GCN的空间域理解，Message Passing以及其含义 Shif
机器学习笔记——梯度下降、反向传播
weixin_45978839的博客
12-28 1721
参考视频——B站刘二大人《PyTorch深度学习实践》Tensor，中文叫做张量。在深度学习里，Tensor实际上就是一个多维数组（multidimensional array）。在概念上与numpy中的ndarrays是一样的，很多用法类似于numpy中的ndarrays。使用Tensor的目的是能够创造更高维度的矩阵、向量。Tensor可以在gpu或其他专用硬件上运行来加速计算。在pytorch中tensor可以用来构建计算图，计算梯度。
机器学习——多元梯度下降法
Luo_LA的博客
10-19 2641
多元梯度下降算法
使用numpy实现机器学习——梯度下降法
weixin_40006291的博客
11-12 1584
数组x，基于表达式： 加上一些噪声数据得到y 然后学习表达式 中的w与b 两个参数，这里采用梯度下降法。 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt np.random.seed(100) # 设置随机数种子 x = np.linspace(-1, 1, 100).reshape(100, 1) y = 3 * np.power(x, 2) + 2 + 0.2 * np.random.rand(x.size).reshap...
机器学习 | 算法模型 —— 梯度下降算法
也许有一天我们再相逢 睁开眼睛看清楚 我才是英雄！
12-23 1193
1.概述 【说明】 梯度下降算法（Gradient Descent Optimization）是神经网络模型训练最常用的优化算法（n纬问题求最优解，梯度下降是最常用的方法）；对于深度学习模型，基本都是采用梯度下降算法来进行优化训练。 【场景假设】 一人被困山上，需从山上下来(i.e. 找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。因此，下山的路径就无法确定，他必须利...
机器学习总结（三）——梯度下降详解
Elon15的博客
08-11 601
史上最清晰的梯度下降，一看就懂了！！！
【八】机器学习之路——梯度下降法python实现
热门推荐
蔡同学的博客
11-01 1万+
  前面的博客线性回归python实现讲了如何用python里sklearn自带的linearRegression()函数来拟合数据的实现方式。今天咱们来介绍下，如何用梯度下降法拟合数据。   还记得梯度下降法是怎么做的吗？忘记的同学可以回头看下前面的博客线性回归。咱们还是拿之前博客线性回归python实现里的数据进行讲解。   假设咱们现在想用y=θ1⋅x+θ0y=θ1⋅x+θ0y=\the...
机器学习——梯度下降法一元线性回归实现（JavaScript实现）
qq_33612918的博客
03-04 733
原理 利用梯度下降法，使得代价函数取最小值，求得此时的参数值 代码
机器学习（五）——梯度下降法，归一化，过拟合
qq_41386300的博客
08-09 1362
梯度下降法 上图中，我们的目的不是找cost，而是找最小值处的模型theta 梯度下降法步骤： 对于调整theta， theta在最低点左边的时候，斜率grad<0 ,所以theta_t+1会变大， theta在最低点右边的时候，斜率grad>0 ,所以theta_t+1会变小， 如果一定追求g=0，那样会使我们迭代特别多次，所以一般如果梯度（斜率）g< 0.15就停止了...
【机器学习杂货铺】——手推LR
Daniel717的博客
07-20 3424
【机器学习杂货铺】——手推LR
【机器学习杂货铺】——手推SVM
Daniel717的博客
07-20 1620
【机器学习杂货铺】——手推SVM
【机器学习杂货铺】——线性模型和非线性模型(暂缺)
Daniel717的博客
07-03 843
线性模型和非线性模型……
【机器学习杂货铺】——模型评估(暂缺)
Daniel717的博客
07-17 519
【机器学习杂货铺】——模型评估 。。。。。。
【机器学习杂货铺】——过拟合和欠拟合(暂缺)
Daniel717的博客
07-05 517
【机器学习杂货铺】——过拟合和欠拟合待补充……
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