一维 与二维梯度下降的简易理解

最新推荐文章于 2023-01-18 16:59:09 发布
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一维梯度下降
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一维梯度下降 1、x=10作为初始值，对x迭代10次，可见最终x的值较接近最优解。 #f(x)=x*x import d2lzh.d2lzh as d2l import math from mxnet import nd import numpy as np #x=10作为初始值，对x迭代10次，可见最终x的值较接近最优解。 def gd(eta): x=10 results=[x] for i in range(10): #f(x)的导数为2x x-
Spark 3.0 - 12.ML GBDT 梯度提升树理论与实战
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梯度下降法_一维图像和二维图像
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简单的二维梯度下降 （适合入门）
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梯度下降计实例计算(二维)
郝伟老师的博客——大数据、并行计算与人工智能时代
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梯度下降计实例计算(二维) 文章目录内容简介示例说明绘制曲线进一步讨论参考资料 内容简介 梯度下降是在机器学习中重要的计算内容。本文就一个具体的示例，展示如何在梯度下降中。 示例说明 设损失函数 y=loss(x)=(x−4)2y=loss(x)=(x-4)^2y=loss(x)=(x−4)2，令此函数的导数为g(x)=y′=loss′(x)=2x−8g(x)=y'=loss'(x)=2x-8g(x)=y′=loss′(x)=2x−8。 在一般情况下，如果可以得到g(x)g(x)g(x)，那么只要解出 g(
梯度下降法进行线性回归---------二维及多维
DongHappyyy
04-03 1108
二维情况：y = theta0 + theta1*x 结果为：2.57549789814787, 0.613000580602551 代码如下： from sympy import * import math X = [1.5, 2, 1.5, 2, 3, 3, 3.5, 3.5, 4, 4, 5, 5] Y = [3, 3.2, 4, 4.5, 4, 5, 4.2, 4.5, 5, 5...
一维搜索、最速下降（梯度下降）与牛顿法（拟牛顿法）
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目录一维搜索黄金分割法牛顿法最速下降法牛顿法与拟牛顿法参考 一维搜索 最优化问题一般选择某一组变量，然后在满足一定的限制条件下，求出使目标值达到最优（最大或最小）的变量值。大部分时候，最优化问题都采用迭代计算的方式来求解。而大多数迭代下降算法都具有的共同点是在得到某次迭代点xkx^kxk后，需要按照一定规则来确定一个方向dkd^kdk，沿着该方向在直线上求函数的极小点得到下一个迭代点xk+1x^{...
一维热传导的有限元求解基础与COMSOL弱形式实现
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深度学习的梯度下降和反向传播
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此代码片段展示了如何利用Python编写一个简单的梯度下降程序来找到特定形式的一维函数极小值点[^1]。 #### 反向传播机制 在神经网络训练过程中，前馈操作会将输入数据传递至每一层直至输出端得到预测结果；随后...
从线性回归到梯度下降法详细笔记
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θ∗=argmax⁡θ(∫q(x)log⁡p(x;θ)dx−∫q(x)log⁡q(x)dx)=arg⁡max⁡θ∫q(x)(log⁡p(x;θ)−log⁡q(x))dx=argmax⁡θ∫q(x)log⁡p(x;θ)q(x)dx\begin{aligned} \theta^{*}=& \underset{\theta}{\operatorname{argmax}}\left(\int q...
梯度下降的魔力：二维坐标系中的奇妙旅程
染念的博客
01-18 442
首先，你需要理解一个概念，那么就是斜率是没有方向的，是一个标量，而梯度它的确是一个向量，有方向，我们所画的切线，会有人告诉你从上往下画和从下往上画是不一样的吗？这就是梯度下降的公式，为什么这么减，很多很多的教程都告诉我们，因为梯度是变化率最大的方向，朝这个方向走，那么就能更快的到达最小值，这里我们就不过多讨论为什么了。对于二维坐标来说，切线的交点只有一个，梯度的大小是斜率，但方向不是切线的方向了，我们移动的方向只有x轴正，x轴负，因此移动的方向就是水平的。因此，在二维下，怎么理解梯度下降？
2.4 梯度下降法
IAN27的博客
09-08 586
梯度下降法 如何使用梯度下降法来训练或学习训练集上的参数w和b。 之前，我们定义了logistic回归算法 y ̂以及 成本函数 J。 这个成本函数J的参数是w和b。 定义为平均值，1/m 的 损失函数之和。 其中的损失函数 可以衡量你的算法的效果，每一个训练样例都输出yi ̂，再把它 与基本 真值标签yi进行比较。 如果想要通过学习获得合适的参数w和b，就需要通过 找到一个 w，b值，能让成本函数J尽可能的小，这就需要使用到梯度下降法。 图形的高，代表了J(w,b)在某一点的值。我们需要做的就是，找到
Python学习笔记(九)一维、二维、多维梯度下降
努力奋斗
09-14 4564
一维梯度下降#待求函数 def obj_function(x): e = 2.71828182845904590 return x**6 + 6*x + e**x - 3 #损失函数 def loss(x): return (obj_function(x)-0)**2 #梯度下降，导数的概念公式 def gradient_descense(x): alpha=0.00
梯度下降算法
BRCSSS的博客
07-03 395
一维梯度下降 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义原始函数方程 def f(x): return x**2+5*x+4 # 求导方程,用导数定义式求导 f'(x) =( f(x+Δx) - f(x) ) / Δx def gradient(x): delat = 1e-4 # 定义很小的数 1*10^-4 return (f(x+delat)-f(x))/delat # 梯度下降的起始值theta
【机器学习】2、梯度下降（线性回归）（上）
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梯度下降的基本原理及相关代码手动实现
二维数组降到一位数组
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let arr=[[1,3,4],2,[44,55],[3,4]]; function Jw(arr) { return Array.prototype.concat.apply([],arr); } console.log(Jw(arr))
【优化】关于一阶梯度下降和二阶牛顿法的推导
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梯度下降和二阶牛顿法的直观推导优化的目的梯度下降算法牛顿法实验验证(TODO) 优化的目的 假设有loss=f(x)loss=f(x)loss=f(x),我们通过每次迭代x′=x+δxx'=x+\delta xx′=x+δx来使得f(x′)<f(x)f(x') < f(x)f(x′)<f(x)，这是我们优化的终极目的。泰勒分解： f(x′)=f(x+δx)=f(x)+f′(x)δ...
梯度下降
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梯度下降 目录 梯度下降 1.1概念 1.2一维梯度下降 1.3二维梯度下降 1.1概念 学习率控制大小 通过梯度指引方向： 当导函数>0时，则函数单调递增 当导函数<0时，则函数单调递减 当导函数==0时，极值点 在右半部份，w向左移动，w变小 在左半部份，w向右移动，w变大 1.2一维梯度下降 # 给定一个初始值（是什么不重要），然后根据梯度...
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