5.2.4 训练算法：随机梯度上升 梯度上升算法：在每次更新回归系数时都需要遍历整个数据集，在数十亿样本上该算法复杂度太高。 改进方法：随机梯度上升算法：一次仅用一个样本点更新回归系数。 由于可以在新样本到来时对分类器进行增量式更新，因此随机梯度上升算法是一个在线学习算法。与“在线学习”相对应，一次
分类：
其他好文 时间：
2016-02-17 23:51:30
阅读次数：
406
主要为第十周内容：大规模机器学习、案例、总结 （一）随机梯度下降法 如果有一个大规模的训练集，普通的批量梯度下降法需要计算整个训练集的误差的平方和，如果学习方法需要迭代20次，这已经是非常大的计算代价。 首先，需要确定大规模的训练集是否有必要。当我们确实需要一个大规模的训练集，可以尝试用随机梯度下降...
分类：
其他好文 时间：
2015-11-30 22:05:34
阅读次数：
153
Log-Linear 模型（也叫做最大熵模型）是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之中的一个。其训练常採用最大似然准则。且为防止过拟合，往往在目标函数中增加（能够产生稀疏性的） L1 正则。但对于这样的带 L1 正则的最大熵模型，直接採用标准的随机梯度下降法（SGD）会出现效率不高和...
分类：
其他好文 时间：
2015-09-30 19:35:31
阅读次数：
237
下面的h(x)是要拟合的函数，J(theta)损失函数，theta是参数，要迭代求解的值，theta求解出来了那最终要拟合的函数h(theta)就出来了。其中m是训练集的记录条数，j是参数的个数。 1、批量梯度下降（BGD）的求解思路...
分类：
其他好文 时间：
2015-09-23 15:12:58
阅读次数：
595
一步了解常见的梯度下降法主要有两种：（1）批量梯度下降法 （2）随机梯度下降法为预测值，要拟合的函数设为，那么误差准则函数为 这是典型的线性回归问题，现在的目的是使得这个误差准则函数的值最小化，可以用如下两种梯度下降法。（1）批量梯度下降法批量梯度下降法需要把个样本全部带入计算，迭代一次计算量为，先...
分类：
编程语言 时间：
2015-08-19 13:01:00
阅读次数：
419
《机器学习实战》第五章《Logistic回归》中讲到了梯度上升法，随机梯度上升法和改进的随机梯度上升法，下面把这几个算法思想总结一下。首先，梯度上升法比较简单，根据梯度上升的迭代公式计算出了回归系数。书中并没有采取最小二乘法之类的规则来作为迭代终止的条件，而是直接..
分类：
编程语言 时间：
2015-07-21 18:55:19
阅读次数：
241
Martin A. Zinkevich 等人（Yahoo。Lab）合作的论文 Parallelized Stochastic Gradient Descent 中给出了一种适合于 MapReduce 的并行随机梯度下降法，并给出了对应的收敛性分析。这里忽略理论部分。依据自己的理解给...
分类：
其他好文 时间：
2015-07-13 13:35:01
阅读次数：
185
关注了Q18~Q20三道编程作业题。这三道题都与Logistic Regression相关。Q18~19是用全量梯度下降实现Logistic Regression；Q20要求用随机梯度下降实现Logistic Regression。这三题的代码都何在一个py文件中了。个人觉得，这道题的程序设计，完全...
分类：
其他好文 时间：
2015-06-28 16:49:11
阅读次数：
266
根据李航博士总结的统计学习三要素方法=模型+策略+算法，对应于逻辑回归
模型=基于单极型函数(逻辑函数)的条件概率模型
策略=经验损失对应的训练样本先验概率最大化
算法=随机梯度上升法
逻辑回归MATLAB代码比较简单，如下所示，循环对所有的样本，进行梯度上升算法
function [w]=LogisticRegression(x,y,learningRate,m...
分类：
编程语言 时间：
2015-06-21 09:28:53
阅读次数：
624
感知机算法属于比较简单的分类器算法，但是跟逻辑回归和支持向量机一样属于构建分类超平面。
不同的是感知机采用分错的样本与分类超平面的距离作为损失函数，下面的算法基于随机梯度下降法，采用异步方式达到收敛状态
function [w,b]=perceptionLearn(x,y,learningRate,maxEpoch)
% Perception Learn Algorithm
% x...
分类：
编程语言 时间：
2015-06-19 23:06:59
阅读次数：
1995
