ML：基于自定义数据集利用Logistic、梯度下降算法GD、LoR逻辑回归、Perceptron感知器、SVM支持向量机、LDA线性判别分析算法进行二分类预测(决策边界可视化)
设计思路输出结果w_target.shape: (3,) [ 1.17881511 -5.13265596 -6.55556511]Pre_Logistic_function <class 'function'>Product_x_function [1. &n...
ML之LoR&SGD：基于LoR(逻辑回归)、SGD梯度下降算法对乳腺癌肿瘤(10+1)进行二分类预测(良/恶性)
输出结果breast-cancer size (683, 11)训练集情况 2 3444 168Name: Class, dtype: int64测试集情况 2 1004 71Name: Cla...
[机器学习Lesson3] 梯度下降算法
1. Gradient Descent（梯度下降） 梯度下降算法是很常用的算法，可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上，也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。 1.1 线性回归问题应用 我们有一个函数J(θ0,θ1)，要使其最小化minJ(θ0,θ01): Outline 对θ0,θ1开始...
策略梯度下降过时了，OpenAI 拿出一种新的策略优化算法PPO
雷锋网 AI 科技评论按：美国时间7月20日，OpenAI 刚刚通过自己的研究博客介绍了一种新的优化算法 Proximal Policy Optimization（近端策略优化，PPO）。据介绍，这种算法用在强化学习中时表现能达到甚至超过现有算法的顶尖水平，同时还更易于实现和调试。所以 OpenAI...
基于梯度下降算法求解线性回归
线性回归(Linear Regression) 梯度下降算法在机器学习方法分类中属于监督学习。利用它可以求解线性回归问题，计算一组二维数据之间的线性关系，假设有一组数据如下下图所示 其中X轴方向表示房屋面积、Y轴表示房屋价格。我们希望根据上述的数据点，拟合出一条直线，能跟对任意给定的房屋面积实现价格...
机器学习-梯度下降算法-特征缩放和学习速率选取
1. 特征缩放 实际当我们在计算线性回归模型的时候，会发现特征变量x，不同维度之间的取值范围差异很大。这就造成了我们在使用梯度下降算法的时候，由于维度之间的差异使得Jθ的值收敛的很慢。 我们还是以房价预测为例子，我们使用2个特征。房子的尺寸（1~2000），房间的数量（1-5）。以这两个参数为横纵坐...
机器学习-梯度下降算法
1.引言 虽然我们知道，代价函数Jθ的表达式，但是还不知道怎么去确定假设函数hθ(x)的所有参数θ0,θ1 ... θn，使得Jθ值最小。 我们还是假设hθ(x)是一个线性函数，并且只有2个参数θ0,θ1，对应特征向量x只有1维 我们的目标是使得J(θ0,θ1)最小 我们可以采用以下方法，尝试找到J...
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