机器学习平台 PAI梯度下降法-阿里云

【Python机器学习】梯度下降法的讲解和求解方程、线性回归实战（Tensorflow、MindSpore平台附源码）

需要全部源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~基本思想迭代关系式是迭代法应用时的关键问题，而梯度下降（Gradient Descent）法正是用梯度来建立迭代关系式的迭代法。机器学习模型的求解一般可以表示为：其中，f(x)为机器学习模型的损失函数。也称为无约束最优化模型。对于无约束最优化问题ar...

机器学习梯度下降法应用波士顿房价预测

1 线性回归api介绍机器学习梯度下降算法：https://blog.csdn.net/ZGL_cyy/article/details/127037949sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)通过正规方程优化参数fit_in...

学习笔记：机器学习经典算法-梯度下降法求解线性回归

梯度法是基于搜索来最优化一个目标函数的方法。分为梯度下降法和梯度上升法 : 梯度下降法用来最小化一个损失函数；梯度上升法，用作最大化效用函数。对于很多无法求取数学解(类似线性回归的正规数学方程解)的机器学习算法模型，就需要用到梯度法这种搜索最优化方法来找到其最优解。 1、梯度含义对...

瞎聊机器学习——梯度下降法

梯度下降法（gradient descent）是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，具有实现简单的优点，梯度下降法是迭代算法，每一步都需要求解目标函数的梯度向量，下面我们来全方位的理解一下梯度下降法。一、梯度下降法的理解用一个通俗的例子来讲解一下梯度下降法，假设小明现在站在山顶上（...

机器学习中的数学原理——梯度下降法（最速下降法）

一、什么是梯度下降法梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。二、算法分析在上一篇最小二乘法里面还记得我...

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机器学习：在梯度下降法中为什么梯度的方向是变化最快的方向

机器学习：在梯度下降法中为什么梯度的方向是变化最快的方向基础概念一阶导数在一阶函数中，一阶导数表示函数值与自变量的变化关系，我们把函数从一个点到另一个点变化的函数值与变化的自变量的比值称为函数这两点之间自变量方向的变化率，可以用$\frac{\Delta y}{\Delta x}$表示，当自变量x的...

机器学习中Gradient Descent (Vanilla)梯度下降法的过程

Gradient Descent最近在搞Deep Leaning，数学不好的我学的头大啊。在学之前，你或许和我一样First从初始参数起始点开始Second计算一下然后，向着Gradient的反方向去Update（更新）参数Thrid得到新参数后，不断重复上两步过程直到最终找到 Loca...

Python机器学习（三）：梯度下降法

梯度下降法不是一种机器学习方法，而是一种基于搜索的最优化方法，它的作用的最小化一个损失函数。相应地，梯度上升可以用于最大化一个效用函数。本文主要讲解梯度下降。假设损失函数为凸函数 1.批量梯度下降以线性回归为例子，梯度下降法就是不断更新Θ，每次更新的大小就是一个常数乘上梯度。其中这个常数η称为学...

Python3入门机器学习 - 梯度下降法

梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。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。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函...

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更新时间 2023-12-22 02:01:06

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