1 为什么随机梯度下降法能work？ https://www.zhihu.com/question/27012077中回答者李文哲的解释 2 随机梯度下降法的好处？ （1）加快训练速度（2）噪音可以使得跳出局部最优 3 权衡方差和偏差： 偏差反映的是模型的准确度（对训练数据的吻合程度），方差则反映模 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-12-19 08:48:18
阅读次数：
173
反向传播算法（Back-Propagtion Algorithm）即BP学习属于监督式学习算法，是非常重要的一种人工神经网络学习方法，常被用来训练前馈型多层感知器神经网络。 一、BP学习原理 1、前馈型神经网络 是指网络在处理信息时，信息只能由输入层进入网络，随后逐层向前进行传递，一直到输出层，网络 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-12-18 23:35:03
阅读次数：
306
http://blog.csdn.net/jaccen2012/article/details/50301707 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)http://jacoxu.com/?p=1139 计算机IT求职学习Lis ...
分类：
其他好文 时间：
2016-12-16 09:39:55
阅读次数：
227
$第二周的向量化一节中，关于梯度下降法的向量化过程，开始不是很明白，后来自己推导了一下，记录到这里。 如下是梯度下降法的参数递归公式(假设n=2)： 公式1： $\theta_0 := \theta_0 - \alpha \frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(h_\theta (x^{ ...
分类：
其他好文 时间：
2016-12-05 19:04:23
阅读次数：
266
目标函数为一元单值函数f：R->R的最小化优化问题，一般不会单独遇到，它通常作为多维优化问题中的一个部分出现，例如梯度下降法中每次最优迭代步长的估计。 一维搜索方法是通过迭代方式求解的，这不同于我们人脑的直接通过解表达式求解方法。迭代算法是从初始搜索点x(0)出发，产生一个迭代序列x(1),x(2) ...
分类：
编程语言 时间：
2016-12-03 18:35:19
阅读次数：
740
今天课上主要讲的是梯度下降算法。 上一次老师留了梯度下降算法求解线性回归的作业。大部分用java和C++实现的。 笔记也主要来自课程ppt，老师课程的ppt也主要参考的斯坦福吴恩达老师的讲义。 梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯 ...
分类：
编程语言 时间：
2016-12-01 01:34:52
阅读次数：
320
一、单变量线性回归： 1.数据集可视化 2.求解模型参数 对于线性回归模型，有两种方法可以求解模型参数。 1） 梯度下降法 将代价函数代入展开： Matlab代码实现： 2） 正规方程 Matlab代码实现： 关于正规方程的推导： 3）梯度下降法和正规方程比较 由控制台输出模型参数和回归直线可知，两 ...
分类：
编程语言 时间：
2016-11-29 06:42:11
阅读次数：
182
Computing regression parameters (gradient descent example) The data Consider the following 5 point synthetic data set: X Y 1 0 1 2 1 3 3 2 7 4 3 13 5 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-11-15 23:25:46
阅读次数：
252
整理一下之前所学过的关于回归问题的思路： 问题引入：房屋估价，给定新的房屋信息，预测出相应的房屋价格； 学习过程：构建模型h(θ)； 线性回归：最小二乘法、梯度下降法、线性模型的概率解释； 局部加权回归：带权重的线性回归、权值的钟形函数； 逻辑回归：分类方法、梯度上升法、牛顿法、引出感知机学习算法； ...
分类：
其他好文 时间：
2016-11-03 01:53:41
阅读次数：
463
梯度下降法(最速下降法): 求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解.一般情况下，其解不保证是全局最优解.梯度下降法的收敛速度也未必是很快的. ###############################Matlab################# ...
分类：
其他好文 时间：
2016-10-23 02:06:34
阅读次数：
346
