【人工智能】＜吴恩达-机器学习＞批量梯度下降&矩阵和向量运算概述
目录一、Gradient descent for liner regression - 线性回归:1.线性回归的梯度下降法：2."Batch" Gradient Descent - 批量梯度下降法:二、Matrices and Vectors - 矩阵和向量:1.Matrix:2.Vec...
【人工智能】＜吴恩达-机器学习＞单变量的线性回归&认识梯度下降
目录一、单变量线性回归 - Linear regession with one variable:1.常用字符标识：2.模型构建过程：3.代价函数 - Cost Function：4.Cost Function Intuition:二、Gradient Descent - 梯...
【机器学习】三种梯度下降对比
梯度下降法在机器学习中常常用来优化损失函数，是一个非常重要的工具。其实，说的这么高大上不如用更加通俗的方式来解释。在高中阶段一定都学习过「极值」的概念，那么什么是极值呢？用非常形象的方式来说极值点，那么看下图中的函数 。这张图片中有多个极值点。梯度下降法的作用就是寻找一个 「极小值点」 （在本篇文章...
机器学习第4天：模型优化方法—梯度下降
前言若没有机器学习基础，建议先阅读同一系列以下文章机器学习第1天：概念与体系漫游机器学习第2天：训练数据的获取与处理机器学习第3天：线性回归梯度下降原理简述介绍在一个多元函数中，某点的梯度方向代表函数增加最快的方向，梯度下降的原理就是，找到损失函数下降最快的方向（与梯度方向相反），然后往这个方向走，...
解锁机器学习-梯度下降：从技术到实战的全面指南
本文全面深入地探讨了梯度下降及其变体——批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降的原理和应用。通过数学表达式和基于PyTorch的代码示例，本文旨在为读者提供一种直观且实用的视角，以理解这些优化算法的工作原理和应用场景。一、简介梯度下降（Gradient Descent）是一种在机器学习和深度学习...
机器学习梯度下降算法
1 详解梯度下降算法1.1梯度下降的相关概念复习在详细了解梯度下降的算法之前，我们先复习相关的一些概念。假如步子太大就会错过最佳点，步子太小又会计算的很慢步长(Learning rate)：**步长决定了在梯度下降迭代的过程中，每一步沿梯度负方向前进的长度。**用前面下山的例子，步长就是在当前这一步...
深入探讨梯度下降：优化机器学习的关键步骤（三）
🍀引言随机梯度下降是一种优化方法，主要作用是提高迭代速度，避免陷入庞大计算量的泥沼。在每次更新时，随机梯度下降只使用一个样本中的一个例子来近似所有的样本，来调整参数，虽然不是全局最优解，但很多时候是可接受的。前两篇主要介绍了一下批量梯度下降，本节前部分主要介绍一下随机梯度下降...
深入探讨梯度下降：优化机器学习的关键步骤（二）
🍀引言承接上篇，这篇主要有两个重点，一个是eta参数的调解；一个是在sklearn中实现梯度下降在梯度下降算法中，学习率（通常用符号η表示，也称为步长或学习速率）的选择非常重要，因为它直接影响了算法的性能和收敛速度。学习率控制了每次迭代中模型参数更新的幅度。以下是学习率...
深入探讨梯度下降：优化机器学习的关键步骤（一）
🍀引言在机器学习领域，梯度下降是一种核心的优化算法，它被广泛应用于训练神经网络、线性回归和其他机器学习模型中。本文将深入探讨梯度下降的工作原理，并且进行简单的代码实现🍀什么是梯度下降？梯度下降是一种迭代优化算法，旨在寻找函数的局部最小值（或最大值）以最小化...
机器学习基础梯度下降算法
梯度下降算法是一种最常见的机器学习算法，常用于解决回归问题。该算法使用梯度（即损失函数对每个参数的偏导数）来更新参数，以最小化损失函数。首先，我们定义一个损失函数来衡量预测值和实际值的差异。损失函数可以是均方误差，平均绝对误差等。随后，我们使用梯度下降算法来更新参数，以最小化损失函数。具体来说，梯度...
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