17.1 大型数据集的学习 17.2 随机梯度下降法 17.3 微型批量梯度下降 17.4 随机梯度下降收敛 17.5 在线学习 17.6 映射化简和数据并行 17.1 大型数据集的学习 17.2 随机梯度下降法 17.3 微型批量梯度下降 17.4 随机梯度下降收敛 17.5 在线学习 17.6 ...
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2017-05-14 10:37:02
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本文主要使用了对数几率回归法与线性判别法（ＬＤＡ）对数据集（西瓜３.０）进行分类。其中在对数几率回归法中，求解最优权重Ｗ时，分别使用梯度下降法，随机梯度下降与牛顿法。 代码如下： 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # @Date ...
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2017-05-12 19:08:30
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一，随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 当训练集很大且使用普通梯度下降法(Batch Gradient Descent)时，因为每一次\(\theta\)的更新，计算微分项时把训练集的所有数据都迭代一遍，所以速度会很慢 批量梯度下降法是一次性向计算m组数据的微分 ...
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2017-05-08 21:56:23
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在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 1. 梯度 在微积分里面，对多元函数的参数求?偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数 ...
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2017-05-03 17:30:08
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本文简单整理了以下内容： （一）线性回归 （二）二分类：二项Logistic回归 （三）多分类：Softmax回归 （四）广义线性模型 二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型，我觉得这个模型很适合用来入门（但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开的地方）。比较有意思的是那 ...
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2017-04-21 21:25:43
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1.前言
这几种方法呢都是在求最优解中经常出现的方法，主要是应用迭代的思想来逼近。在梯度下降算法中，都是围绕以下这个式子展开：
其中在上面的式子中hθ(x)代表，输入为x的时候的其当时θ参数下...
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2017-04-09 13:07:35
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1. 感知机学习模型 感知机是一个二分类的线性分类问题，求解是使误分类点到超平面距离总和的损失函数最小化问题。采用的是随机梯度下降法，首先任意选取一个超平面w0和b0，然后用梯度下降法不断地极小化目标损失函数，极小化过程中不是一次使所有误分类点的梯度下降，而是一次随机选取一个误分类点使其梯度下降。假 ...
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2017-04-07 23:42:03
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转自:here 注意下面说的全局最优是特殊的情况，一般还是梯度下降的方法还是很容易变成局部最优。 梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路，下面从公式的角度对两者进行分析。 下面的h(x)是要拟合的函数，J(theta)损失函数，thet ...
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2017-03-28 19:35:47
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作者：辛俊波链接：https://www.zhihu.com/question/29291174/answer/44180349来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 非大大，作为刚经历过校招的人说几句。1）笔试：投过的所有机器学习的校招岗位中，没有一个，哪怕是一个笔试环节是涉及到机器 ...
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2017-03-15 16:04:00
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1、综述 scikit-learn的线性回归模型都是通过最小化成本函数来计算参数的，通过矩阵乘法和求逆运算来计算参数。当变量很多的时候计算量会非常大，因此我们改用梯度下降法，批量梯度下降法每次迭代都用所有样本，快速收敛但性能不高，随机梯度下降法每次用一个样本调整参数，逐渐逼近，效率高，本节我们来利用 ...
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2017-03-13 13:15:21
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