本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法的原理，最后实现一个简单的梯度下降算法的实例！ 梯度下降的场景假设 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e. 找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山 ...
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2019-01-09 18:48:50
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1.L2正则化(岭回归) 1.1问题 想要理解什么是正则化，首先我们先来了解上图的方程式。当训练的特征和数据很少时，往往会造成欠拟合的情况，对应... ...
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2019-01-09 00:34:49
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一、表达式 用向量的形式表示 二、多元梯度下降法 规定x0（i）=1 三、多元梯度下降法演练——特征缩放 保证这些特征都处在一个相近的范围，不同特征取值在相近的范围内。 如果不在两个特征的数值范围差距很大，关于θ的关系函数会是一个又长又扁的椭圆。而这种情况下防止达不到收敛，只能进行一小步一小步的梯度 ...
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2019-01-08 14:58:44
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对几个经典方法的整理和比较 手打一下公式 梯度下降法： \(x = x_0 - \lambda\nabla{F(x)}\) ...
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2019-01-08 12:15:14
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2019年01月05日 15:48:32 IT界的小小小学生 阅读数：31 标签： xgb gbdt 梯度下降法 牛顿法 xgboost原理 更多 个人分类： data mining 深度学习 2019年01月05日 15:48:32 IT界的小小小学生 阅读数：31 标签： xgb gbdt 梯度 ...
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2019-01-06 18:13:57
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数据：fetch_california_housing（加利福尼亚的房价数据） 1、解析解法 2、梯度下降法（BSD） 3、TensorFlow内部封装迭代 4、使用优化器 5、placeholder的使用 ...
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2019-01-03 00:42:09
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在此我们以MSE作为代价函数： 其中， C表示代价 函数 ，x表示样本， y表示实际值， 表示实际值， 表示实际值， a表示输出值， 表示输出值， n表示样本的总数。为简单起见 表示样本的总数。为简单起见 表示样本的总数。 a=σ(z), z=∑W j*X j+bσ() 是激活函数 使用梯度下降法( ...
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2018-12-30 13:59:55
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大致总结一下学到的各个优化算法。 一、梯度下降法 函数的梯度表示了函数值增长速度最快的方向，那么与其相反的方向，就可看作函数减少速度最快的方向。 在深度学习中，当目标设定为求解目标函数的最小值时，只要朝梯度下降的方向前进，就可以不断逼近最优值。 梯度下降主要组成部分： 1、待优化函数f(x) 2、待 ...
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2018-12-17 02:07:53
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概述 感知机在1957年由Rosenblatt提出，是神经网络和支持向量机的基础，它是一个二类分类的线性分类模型，属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。 感知机模型 1、定义 假设输入空 ...
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2018-12-15 13:58:06
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逻辑回归，相对于线性回归是用来处理目标函数是离散数值的情况。它的映射函数和损失函数分别为： （1） （2） 使用梯度下降法进行求解，得到迭代公式： 逻辑回归的优缺点： 简单， 易于并行、速度快，需要复杂的特征工程， 输入特征需要离散化 SGD算法 对于如上LR的迭代公式来说，我们可以得到GD（Gra ...
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2018-12-14 13:00:31
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