机器学习理论与实践-01-梯度下降法与损失函数

最新推荐文章于 2024-12-19 12:11:53 发布

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#梯度下降法 #损失函数 #机器学习

本文介绍了机器学习中基础的梯度下降法和损失函数，特别是平方误差函数作为损失函数，用于衡量预测值的准确性。通过梯度下降法优化参数，最小化损失函数。此外，还探讨了在多元线性回归中如何处理复杂情况，包括特征缩放、迭代曲线分析以及特征选择与组合，以适应多变量场景，甚至引入多项式递归形式的假设。

0.

视频资料：吴恩达机器学习课程

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/db3jS/model-representation

1.损失函数与梯度下降法

损失函数：平方误差函数，用来衡量h(x)的准确性

梯度下降法，不断更新学习参数，使损失函数不断变小，直至最小

两者结合：应用梯度下降法以最小化平方误差函数

2.多元线性回归

考虑更加复杂的状况，并针对多变量的情况对梯度下降法进行分析

①特征缩放，为了更好、更快速的迭代求解

②利用迭代曲线观察梯度下降法的工作情况

③对于给出的特征，进行合理的选择与组合，来完成对h(x)的假设

PS.此处进一步考虑现实情况，不再局限于线性回归，考虑

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梯度下降与损失函数的基础知识

刘文凯的博客

11-27

2233

预测误差敏感性（Sensitivity to Prediction Errors）：损失函数应该对预测误差敏感，即当预测结果与真实值之间的差异较大时，损失函数的值应该相应增加。损失函数（Loss Function）是在机器学习和优化问题中使用的一个函数，用于衡量模型预测结果与真实值之间的差异或误差。损失函数的选择是根据具体问题和任务的特点而定，不同的问题可能需要不同的损失函数。学习率决定了每次参数更新的步长，过大的学习率可能导致参数在损失函数的最小值附近来回震荡，过小的学习率则可能导致收敛速度过慢。

二、机器学习基础5（损失函数、梯度下降）

myani的博客

04-14

2619

损失函数 损失函数（Loss function）又叫做误差函数，用来衡量算法的运行情况. 估量模型的预测值 f (x)与真实值 Y 的不一致程度，是一个非负实值函数,通常使用来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。常见的损失函数 损失函数用来评价预测值和真实值不一样的程度。通常损失函数越好，模型的性能也越好。 损失函数可分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是

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图神经网络学习——损失函数、梯度下降算法概念辨析

m0_58979029的博客

03-16

2579

损失函数用于衡量模型输出与真实标签之间的差异，在模型训练过程中损失函数越小说明模型预测或者分类任务的精确度越高。这需要不断调整更新损失函数中的参数，让参数达到最佳值。这些是常见的损失函数，选择合适的损失函数取决于所解决的任务类型和模型结构。在机器学习和深度学习中，损失函数通常用来衡量模型的预测误差，帮助优化算法调整模型参数以使预测结果尽可能接近真实标签。：重复进行前向传播、损失计算、反向传播和参数更新的过程，直到模型收敛或达到设定的停止条件。：计算损失函数关于参数的梯度，即损失函数对每个参数的偏导数。

梯度下降法

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woxincd的专栏

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回归(regression)、梯度下降(gradient descent) 发表于332 天前 ⁄ 技术, 科研 ⁄ 评论数 3 ⁄ 被围观 1152 次+ 本文由LeftNotEasy所有，发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com。如果转载，请注明出处，在未经作者同意下将本文用于商业用途，将追究其法律责任。前言: 上次写过一篇关于贝叶

傻子都能看懂的——梯度下降与损失函数

大脸猫的博客

10-21

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目录前言问题一：梯度是个啥？问题二：梯度下降有啥用？那么什么是损失函数（误差函数）？问题三：梯度为啥要下降？综上所述前言刚接触机器学习的同学避不开的一个专业名词就是梯度下降。顿时心里万马奔腾，其实很简单的，你先得理解概念才能看到那些公式不怂。（当然本文全程无公式，书写用时2小时，阅读估计10分钟）本文主要解决三个问题： 1. 梯度到底是啥？2. 梯度下降有啥用？3. 为啥要下降？问题一：梯度是个啥？其实“梯度”你Ctr+H替换成“导数”就可...

人工智能与机器学习-梯度下降法

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梯度下降法是机器学习和人工智能领域中一个基础且重要的优化算法，尤其在训练模型时用于寻找损失函数的最小值。它是一种一阶最优化方法，通过沿着目标函数梯度的负方向进行迭代更新，逐步接近局部最优解。一、梯度...

机器学习算法基础-批量随机梯度下降法回归法

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第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-6.梯度下降实例

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1.通过分析PGA数据，使用梯度下降法寻找最佳参数组合以接近y与distance之间的关系。 09:44 梯度下降法的实现细节 1.迭代求解和损失函数的打印、存储及收敛值的控制方法，通过定义收敛值来控制迭代过程。 2.梯度下降...

【机器学习】（基础篇三） —— 损失函数和梯度下降

麦田里的稻草人的博客

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3040

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（吴恩达笔记 1-3）——损失函数及梯度下降

灰羽

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本节将直观的说明一下损失函数是用来干嘛的，为什么会用损失函数。其中内容参考自吴恩达讲学视频字幕及截图。 1、损失函数(loss function)损失函数(loss function)或代价函数(cost function)来度量预测错误程度也就是说，对于一个机器学习算法，如何评价一个算法是否是比较好的算法，需要提前定义一个损失函数，来判断这个算法是否是最优的，而后面不断的优化求梯度下降，使得损失

如何通过梯度下降的方法求解损失函数？

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如何通过梯度下降的方法求解损失函数？求解损失函数的方式有：最小二乘法（即对参数求偏导，令其为0后联立方程组求解），但只适用于损失函数为凸函数的情况。当损失函数不是凸函数的时候如何求解呢？可以采用梯度下降的方法；其思路为：随机选择初始参数值，带入损失函数进行计算，然后梯度下降这个参数值，迭代一定次数，使其逼近最优解参数。如何梯度下降？如何确定迭代次数？为什么能保证这样的结果能够逼近最优解？通过人为设定学习率，作用于初始参数，使其按照一定的方向移动一定的距..

深度学习（二）-损失函数+梯度下降

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损失函数（Loss Function），也有称之为代价函数（Cost Function），用来度量预测值和实际值之间的差异。损失函数的作用度量决策函数f（x）和实际值之间的差异。作为模型性能参考。损失函数值越小，说明预测输出和实际结果（也称期望输出）之间的差值就越小，也就说明我们构建的模型越好。学习的过程，就是不断通过训练数据进行预测，不断调整预测输出与实际输出差异，使的损失值最小的过程。

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代价函数和损失函数是机器学习中常用的两个概念，它们的定义、区别和联系如下：定义：常用的损失函数有以下几种：梯度下降是一种常用的优化算法，用于最小化代价函数或损失函数。它通过迭代地调整模型参数的值，以找到使代价函数或损失函数最小化的最优参数。梯度下降的基本思想是沿着代价函数或损失函数的负梯度方向更新参数。梯度是代价函数或损失函数对于参数的偏导数，表示函数在当前参数值处的变化率。通过不断地向着梯度的反方向更新参数，梯度下降算法可以逐渐接近代价函数或损失函数的最小值。梯度下降与损失函数的关系密切。在机器学习中

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4159

注：封面画师：新雨林-触站说明本页面无手机端适配，强制缩放阅读。使用纯html格式，保存教学用ppt，添加了部分个人笔记。目录工作正常，可以跳转。 b{color:rgba(0,0,0,0.75)} 损失函数与梯度下降 损失函数与梯度下降 损失函数 损失函数的作用什么是损失函数 梯度下降常用的损失函数 什么是梯度梯度下降导数与偏导数学习率梯...

损失函数梯度下降的关系

zhonghongyu的专栏

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本人在阅读了很多资料后，发现很多博客都在介绍损失函数，梯度下降等方法，但是很多文章没有把二者的关系讲解清楚，本文试着阐述二者关系，希望对大家有帮助 损失函数（Loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)f(x)与真实值YY的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用L(Y,f(x))L(Y,f(x))来表示。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好，常用的最小二乘法，大家可以参...

机器学习/算法面试笔记1——损失函数、梯度下降、优化算法、过拟合和欠拟合、正则化与稀疏性、归一化、激活函数

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面试笔记第一篇，包括7个部分： 1、损失函数；2、梯度下降；3、优化算法；4、过拟合和欠拟合；5、正则化与稀疏性；6、归一化；7、激活函数

机器学习——误差和梯度下降法

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639

这节是对上一节知识点的进一步扩展。如何选择模型呢？误差越小越好吗？不是的！这里的误差的来源有偏差和方差(小声叨叨，这不就是MSE嘛),两种来源的误差对应着两种数据拟合问题，过拟合和欠拟合。如果一个模型可以在数据集的基础上减少这两种误差就完美了。接下来就采用N折交叉验证，平均误差最小的模型即是我们想要的模型。如何求解模型中的未知参数？梯度下降法！学习率如何确定，用Adagrad算法；怎么提高梯度下降的效率，随机梯度下降法；如何更快收敛，特征放缩。最后还有用泰勒公式推导梯度下降法的公式。回答...

【深度学习原理】如何利用梯度下降法，寻找损失函数最小值？

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11-20

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梯度下降(Gradient Descent)是用于寻找函数最小值的一种优化算法。我们常常利用梯度下降法来使损失函数Loss function的值尽可能小，即让神经网络的预测值（实际输出）和标签值（预期的输出）尽可能接近。在这个过程中，网络参数——各层的权值与偏重将得到调整，这也正是神经网络的训练原理。可见熟悉梯度下降的原理对于理解神经网络相当重要。本文将从损失函数概念、梯度下降原理 &...

线性回归：损失函数优化-梯度下降