手推LR损失函数 梯度下降

最新推荐文章于 2024-05-23 22:54:13 发布
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博客主要围绕逻辑回归（LR）和Softmax展开。包含LR损失函数的推导、LR梯度下降的学习，以及Softmax原理、Softmax损失函数和Softmax梯度下降等信息技术领域中机器学习相关的关键内容。

1.推导LR损失函数
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2.学习LR梯度下降
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3.Softmax原理
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4.softmax损失函数
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5.softmax梯度下降
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手推BP算法系列1——Python实现单神经元网络（Pyrtoch框架）
wa1tzy的博客
06-01 562
1.获取数据集MyData.py import h5py import matplotlib.pyplot as plt class MyDataset: def __init__(self): self.train = h5py.File("datasets/train_catvnoncat.h5") self.test = h5py.File("datasets/test_catvnoncat.h5") def get_train_set(self)
一、手推梯度下降法
ly_1995_01的博客
04-18 483
一、梯度下降法推导 由于本人喜欢在纸上手推原理，所以附上照片，欢迎提出建议
手推梯度下降
⛄
04-03 245
单变量函数的梯度下降 多变量函数的梯度下降
手推LR
weixin_44036770的博客
01-12 652
算法的推导过程 基本模型 一个事件的几率(odds)是指该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值。如果事件发生的概率是p，那么该事件的几率是，该事件的对数几率(log odds)或logit函数是 似然函数 目标函数求导 梯度上升法求解参数 梯度上升法更新θj参数的值： 注：求解似然函数一般是求解最大值，使用梯度上升算法，使得最优解不断增大。相对应的是损失函数，一般是似...
手推LR（Liner Regression）
AI数据工厂
10-15 1003
线性回归（Liner Regression，LR），是入门机器学习最基础的算法，在各种教程种均使用其作为入门示例。 通常对于数据量不大的情况，使用最小二乘公式即可直接得出LR的解，但对于大数据量的情况，则需要使用优化算法，逐步寻找最优解。 现利用numpy工具包，手推LR，从而加深对机器学习思想的理解。 对于一个线性回归问题，可以看成是一个多元一次方程，每个自变量对应一个参数（权重w）...
梯度下降法原理完全式手推
qq_23016555的博客
10-02 849
梯度下降法 我手写在纸上了，思路是先这样，然后再那样，之后这样，最后再那样，是不是很简单？ 函数单调 导数与方向导数 方向导数与梯度 梯度下降公式由来 ...
逻辑回归LR推导（sigmoid，损失函数，梯度，参数更新公式）
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Howie的博客
06-13 1万+
主要参考文献：The equivalence of logistic regression and maximum entropy models,John Mount 一、声明 x(1),x(2),...,x(m) x(1),x(2),...,x(m) 表示 n 维空间的一个样本，x(i)x(i) 表示第i个样本，x(i)jx(i)_j 表示第i个样本的第j维的数据（因为xx是一个n维向量）。
手推公式带你轻松理解L1/L2正则化
雷恩Layne
07-24 3245
文章目录前言L1/L2正则化原理从数学的角度理解L1/L2正则化从几何的角度理解L1/L2正则化L1/L2正则化使用情形 前言 L1/L2正则化的目的是为了解决过拟合，因此我们先要明白什么是过拟合、欠拟合。 过拟合：训练出的模型在测试集上Loss很小，在训练集上Loss较大 欠拟合：训练出的模型在测试集上Loss很大，在训练集上Loss也很大 拟合：训练的刚刚好，在测试集上Loss很小，在训练集上Loss也很小 现在，让我们开启L1/L2正则化正则化之旅吧！ L1/L2正则化原理 L1与L2正则是通
手写线性回归算法(LR)
最新发布
weixin_42973210的博客
05-23 1140
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。
《西瓜书》-3.线性回归
ruoqi23的博客
07-30 1582
3.线性回归 3.1.什么是回归 回归是监督学习的一个重要问题，回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系。 回归模型是表示输入变量到输出变量之间映射的函数 回归问题的学习等价于函数拟合：使用一条函数曲线使其很好的拟合已知函数且很好的预测未知数据。 回归问题分为模型的学习和预测两个过程。基于给定的训练数据集构建一个模型，根据新的输入数据预测相应的输出。 回归问题分类： 按照输入变量的个数可以分为一元回归和多元回归； 按照输入变量和输出变量之间关系的类型，可以分为线性回归和非线性回归。 3.2
机器学习——手写LR
09-18
机器学习——手写LR………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
手推板，逻辑回归，softmax
09-08
清晰版，自己手推，总结的，希望可以帮助别人
梯度下降算法手推简单实例----10分钟看完秒懂系列，附上代码更清晰易懂
AI小白炼金术师
09-26 6271
梯度下降算法，手推梯度下降算法，线性回归，正向传播，反向传播
手推LR（Logistic Regression逻辑斯蒂回归）
一个平平无奇的甜妹
07-04 854
从LR损失函数优化学习梯度下降
12-29 761
梯度下降法 由于LR的损失函数为: 这样就变成了求min(Jω) 其中α为步长,直到Jω不能再小时停止 梯度下降法的最大问题就是会陷入局部最优，并且每次在对当前样本计算cost的时候都需要去遍历全部样本才能得到cost值，这样计算速度就会慢很多（虽然在计算的时候可以转为矩阵乘法去更新整个ω值） 随机梯度下降法 现在好多框架（mahout）中一般使用随机梯度下降法，它在计算co...
逻辑回归损失函数(cost function)
donghuantuo5253的博客
05-18 660
逻辑回归模型预估的是样本属于某个分类的概率，其损失函数(Cost Function)可以像线型回归那样，以均方差来表示；也可以用对数、概率等方法。损失函数本质上是衡量”模型预估值“到“实际值”的距离，选取好的“距离”单位，可以让模型更加准确。 1. 均方差距离 \[{J_{sqrt}}\left( w \right) = {\sum\limits_{i = 1}^m {{y_i}\l...
机器学习之逻辑回归原理详解、公式推导（手推）、简单实例（牛顿法，梯度下降法，随机梯度法，sklearn调包）
如果没有躺赢的命，那就站起来奔跑，你的努力一定会对得起这一路的颠沛流离。
10-08 3719
主要内容分为理论推导和代码实现两个部分。 理论推导包括手动推导逻辑回归原理、梯度下降法求解、牛顿法求解三块。 代码实现包括逻辑回归代码实现；梯度下降法、随机梯度下降法、牛顿法、sklearn包 4种方法求解逻辑回归问题。
手推逻辑回归(LR)
weixin_43258017的博客
07-03 1023
手推（一）逻辑回归（Logistic Regression）
jone5679的博客
06-04 568
本文包含 逻辑回归的详尽公式推导。从似然函数=》对数似然=》梯度下降 本文不包含 为什么这么求解。详见机器学习百试不爽（一）逻辑回归 参考 https://tech.meituan.com/2015/05/08/intro-to-logistic-regression.html https://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/20...
手推逻辑回归，梯度下降
09-12
在手推逻辑回归中，我们需要先定义一个代价函数，然后使用梯度下降算法最小化这个代价函数。 首先，我们可以使用sigmoid函数将线性模型的输出转化为一个概率值。sigmoid函数定义如下： h(x) = 1 / (1 + e^(-z)) ...
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