【机器学习】梯度上升算法核心思想剖析和数学公式推导

最新推荐文章于 2024-12-31 10:48:50 发布
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分类专栏： 人工智能 机器学习 跟我一起学机器学习 Machine Learning
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博客聚焦于梯度上升算法，对其核心思想进行剖析，并完成了相关数学公式的推导，为理解该算法提供了理论依据。

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梯度上升算法核心思想剖析和数学公式推导 思想剖析+数学公式推导。
通俗易懂的机器学习——梯度上升主成分分析数学原理推导及解释
艾醒的博客
12-02 498
梯度上升主成分分析的数学原理、公式推导、公式解释
【机器学习】【线性回归】梯度下降算法核心思想剖析和数学公式推导
蔚蓝的天空Tom
03-14 6961
假设函数训练数据集的假设函数（hypothesis function），又称模型函数：    代价函数评估假设函数精确度、拟合度的代价函数（cost function）    代价函数的核心功能：代价函数的函数值用来评估假设函数的精确度、拟合度。精确度、拟合度的比较对象是我们提供的训练数据集。如果有一组(θ0，θ1，……，θn)使得代价函数取得最小值，则将这组(θ_0，θ1，……，θn)对应的假设...
机器学习实战Logistic回归之马儿得疝气了，怎么办？
wyb_009的专栏
06-30 5079
这个算法搞得我晚上十点打电话给弟弟，问Ln(x)，1/x的导数公式。很惭愧，大学时被我用的出神入化、化成灰我都能认出的求导公式，我今天居然忘了；这时也要说说西市佳园的移动网络信号，真不怎么好。这次我重点学习Logistic回归，涉及到了最大似然函数最大化的优化解法。 优点：计算代价不高，易于理解和实现； 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高； 适用数据类型：数值型和标称型数据。 Logist
梯度下降法算法核心
weixin_42040221的博客
02-15 826
在高等数学中，我们学习了导数，泰勒展开等等，我们一定做过一类题：求最小值/极小值，其实就是在求我们该如何取参数，使得目标函数取得最小值。这个数学问题有着深厚的工程应用背景，比如：深度学习中，我们该如何取神经网络的权值，使得学习误差最小？这里的权值就是我们要求的参数，学习误差就是目标函数。 通常我们的做法是求导，令求导的方程等于零，解方程。但是在学习时我们发现，我们只能用这个方法解决一小部分相对简...
机器学习实战 梯度上升 数学推导_机器学习全路线经典书籍
weixin_39606396的博客
11-24 164
❝ 前情提要：为了让大家学好机器学习，我问了几个大佬学长并找了些资料，整理了一些学习路上必看的书籍，从数学基础、算法基础，到入门，再到进阶实战，都是精选的经典书籍，并给出了图片和简要介绍（还附带 Github 项目教程），各位帮小宝点个赞后尽管拿去就行！数学基础《数学之美（第二版）》（豆瓣 8.9）❝ 第二版增加了针对大数据和机器学习的内容，以便满足人们对当下技术的学习需求；同时，根据专家和读者的...
Logistic回归基础篇之梯度上升算法
小白学视觉
07-14 1314
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达一、前言 本文从Logistic回归的原理开始讲起，补充了书上省略的数学推导。本文可能会略显枯燥，理论居多，Sklearn实战内容会放在下一篇文章。自己慢慢推导完公式，还是蛮开心的一件事。二、Logistic回归与梯度上升算法 Logistic回归是众多回归算法中的一员。回...
机器学习常用算法公式推导与分析1
08-08
【机器学习常用算法公式推导与分析】 在机器学习领域，常常涉及到各种算法，其中PCA（主成分分析）和极大似然估计是重要的基础方法。接下来我们将深入理解这两个概念及其应用。 1. PCA（主成分分析）降维的公式及...
机器学习（公式推导与代码实现）鲁伟-川北医学院.zip
11-17
《机器学习（公式推导与代码实现）鲁伟-川北医学院》是一份针对川北医学院2020级智能医学工程本科课程的教材补充资料，由鲁伟老师编写。资料详细涵盖了机器学习的多个重要章节，包括预备知识、线性回归、对数几率...
机器学习算法的公式推导以及numpy实现.zip
01-12
在机器学习领域，理解和掌握各种算法的公式推导至关重要，因为这能帮助我们深入理解算法的工作原理，并在实际应用中优化模型。`numpy`库在数据处理和算法实现上扮演着核心角色，它提供了高效的多维数组操作和矩阵...
梯度上升算法实现
08-05
NULL 博文链接：https://blackproof.iteye.com/blog/2064084
梯度下降和梯度上升算法的实现
01-25
梯度下降和梯度上升的算法实现-----------------------------------------------------------------------
Logistic回归中梯度上升算法的数学原理
其疾如风 其徐如林 侵略如火 不动如山
06-24 1588
logistic回归这部分相信那些实现代码并不难以理解，难以理解的是为什么可以这样来实现这个算法，它背后的数学支撑究竟是怎样的。关于这个问题，我们将在下文中进行探索。 Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(Discriminative Model)。利用了Sigmoid函数值域在[0,1]这个特性。 使用Sigmoid进行二分类操作时，当函数值大于0.5，我们将对应的
函数优化算法之：梯度上升法（Gradient Ascent）
最新发布
搏博的专栏
12-31 1680
然而，在实际应用中，目标函数可能更加复杂，并且可能存在多个局部最大值点，这时梯度上升法可能会收敛到局部最优解而非全局最优解。此外，学习率的选择也非常重要，过大的学习率可能导致算法不稳定，而过小的学习率则会使收敛速度变慢。（3）算法效率：梯度上升法在每次迭代中都需要计算目标函数的梯度，这可能会涉及大量的计算。在梯度上升法的核心公式是参数的更新规则，它基于目标函数在当前参数值下的梯度（即偏导数的向量）来进行更新。的梯度，它是一个向量，其分量是目标函数对各个参数的偏导数，表示在处函数增加最快的方向。
梯度上升算法迭代过程和数学原理
berg_weald的博客
04-12 1491
梯度上升算法在统计学习中使用广泛，比如Logistic 使用梯度上升优化每一个属性的对应的权值参数  即 Z = W0X0 + W1X1 + W2X2+ ...... +WnXn 中的w参数 1、首先我们有估计函数 可以进一步简写 构造损失函数，这里使用的是最小二乘法原理 我们的目标就是使得J (θ)最小化，如何最小？ 当然是在函数的梯度方向
机器学习经典算法笔记——PCA和梯度上升算法
薛定谔的Hello Kitty
10-05 343
首先，什么是PCA ？ principal Component Analysis 一个非监督的机器学习算法，主要用于数据的降维，通过降维，可以发现更便于人类理解的特征 通常应用于可视化，去噪 下面举个例子： 给这么一组数据，怎么把二维降到一维？ 我们通常可以选择，向X轴或者Y轴投影，但是还是不够好，向X轴投会忽略Y轴方向的影响，反之，会忽略X轴方向，所以，我们提出一种更好的方案来解决这个问...
Python3《机器学习实战》学习笔记（六）：Logistic回归基础篇之梯度上升算法
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Jack-Cui
08-30 4万+
本文从Logistic回归的原理开始讲起，补充了书上省略的数学推导。本文可能会略显枯燥，理论居多，Sklearn实战内容会放在下一篇文章。自己慢慢推导完公式，还是蛮开心的一件事。
Logistic回归算法（梯度上升）
爱哭的猫的专栏
03-12 1467
Logistic回归算法是一个最优化算法，回归就是拟合的过程。Logistic回归的思想就是利用现有数据对分类边界建立线性回归公式，今天我们用这个算法来解决二值分类问题。 这里介绍一个名叫Sigmoid的公式，这个函数是一种阶跃函数，（详细含义可以去问度娘）利用这个函数我们可以预测二值分类问题，为了使用Logistic回归分类器，我们需要在每一个特征值上乘以一个回归系数，然后把所有的值加起来，代
每天30行代码——随机梯度上升算法
u013720726的博客
11-26 1073
梯度上升算法每次更新回归系数时都要遍历整个数据集，在样本数较少时还可以，当样本数目太多时复杂度太高，所以产生了随机梯度上升算法，每次仅用一个样本点来更新回归系数。 　　def stocGradAscent0(dataMatrix,classLabels): m,n=shape(dataMatrix) alpha=0.01 weights=ones(n) for i
梯度及梯度下降与上升法
天然玩家的博客
09-13 7884
1 分类 牛顿法(Newton‘s method) 最小二乘法(Least Squares method) 梯度下降法(Gradients Descent) 2 方向导数与梯度 2.1 方向导数 若函数f(x,y,z)在点P(x,y,z)处沿方向l(方向角为α、β、γ)，方向导数： 证明 2.2 梯度 2.2.1 定义 向量G称为函数f(P)在点P处的梯度(grad...
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