在word2vec原理中讲到如果每个词向量由300个元素组成，并且一个单词表中包含了10000个单词。回想神经网络中有两个权重矩阵——一个在隐藏层，一个在输出层。这两层都具有300 x 10000 = 3,000,000个权重！使用梯度下降法在这种巨大的神经网络下面进行训练是很慢的。并且可能更糟糕的 ...
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2019-07-21 22:33:34
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最小二乘法是用来做函数拟合或者求函数极值的方法。在机器学习，尤其是回归模型中，经常可以看到最小二乘法的身影，这里就对我对最小二乘法的认知做一个小结。# 一、1.最小二乘法的原理与要解决的问题 最小二乘法是由勒让德在19世纪发现的，原理的一般形式很简单，当然发现的过程是非常艰难的。形式如下式：$$目标... ...
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2019-07-19 18:48:57
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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。# 一、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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2019-07-19 18:28:57
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1、线性回归 假设线性函数如下： 假设我们有10个样本x1,y1）,(x2,y2).....(x10,y10)，求解目标就是根据多个样本求解theta0和theta1的最优值。 为了解决这个问题，我们需要引入误差分析预测值与真实值之间的误差为最小。 2、梯度下降算法 梯度下降的场景： 梯度下降法的基 ...
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2019-07-17 18:38:52
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https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9451903.html 梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）以及小批量 ...
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2019-07-14 11:19:49
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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是一个下山的过程。可以假设一个场景：一个人上山旅游，天黑了，需要下山（到达山谷），这时候他看不清路，为了最快的下山，他 ...
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2019-07-12 18:53:38
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Python 实现简单的梯度下降法 机器学习算法常常可以归结为求解一个最优化问题，而梯度下降法就是求解最优化问题的一个方法。 梯度下降法（gradient descent）或最速下降法（steepest decent），是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法。 梯度下降法实现简单，是一种迭代算法， ...
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2019-06-30 09:32:22
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1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 import xlrd 4 5 def sigmoid(x): 6 """ 7 Sigmoid function. 8 Input: 9 x:np.array 10 Return: 11... ...
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2019-06-30 09:19:18
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一、梯度下降法 1、标准梯度下降法（GD） 公式：Wt+1=Wt?ηtΔJ(Wt) 其中，WtWt表示tt时刻的模型参数。 从表达式来看，模型参数的更新调整，与代价函数关于模型参数的梯度有关，即沿着梯度的方向不断减小模型参数，从而最小化代价函数。 基本策略可以理解为”在有限视距内寻找最快路径下山“， ...
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2019-06-27 11:02:21
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梯度下降法、最速下降法、牛顿法等迭代求解方法，都是在无约束的条件下使用的，而在有约束的问题中，直接使用这些梯度方法会有问题，如更新后的值不满足约束条件。如何处理有约束的优化问题？大致可以分为以下两种方式： 1. 将有约束的问题转化为无约束的问题，如拉格朗日乘子法和KKT条件； 2. 对无约束问题下的... ...
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2019-06-24 21:23:08
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