机器学习平台 PAI梯度下降

机器学习之梯度下降

梯度下降我们需要寻找一个最合适的函数（模型）就需要找到一个最好的优化方法（optimization problem）。在实际的计算中我们会先定义一个Loss函数当有两个参数时，我们需要随机选取两个值作为起点Randomly start at 𝜃0就是我们的初始点的位置分别计算两个值的偏微分。接着初...

【机器学习知识点】【1】二维与三维空间梯度下降微分求解及可视化展示

import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import math from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 解决中文显示问题 mpl.rcParam...

机器学习：随机梯度下降（SGD）与梯度下降（GD）的区别与代码实现。

如果想细致的了解：-》梯度下降法梯度下降法（GD）假设函数fx，代价函数cost，有如下表达式：$$\begin{aligned}f\left( x\right) =w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+b\\ cost\left( w\right) =\dfrac{1}{n}\sum ^{...

机器学习：线性回归梯度下降预测波士顿房价

线性回归分类：目标值离散回归：目标值连续线性回归：寻找一种能预测的趋势线性关系： -二维：直线关系 -三维：平面线性关系定义参数b，偏置项，为了对于单个特征的情况更加通用参数k，权重线性回归定义：线性回归通过一个或多个自变量与因变量之间进...

【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降

【机器学习】一、梯度下降1.1 一个参数1.2梯度下降核心方程1.3学习率α \alphaα1.4两个参数1.5多个参数1.6数据标准化二、正规解法2，1 使用场景和优缺点2.2 正规方程（不可逆性）* 选读正规方程法（最小二乘）与梯度下降法都是为了求解线性回归的最优参数，但是不同的是正规方程法只需...

【机器学习】梯度下降之数据标准化

文章目录一、问题分析二、3D可视化解决方法特别注释：吴恩达机器学习学习笔记，看完文章大概需要三分钟一、问题分析在线性回归中，尤其是多变量回归模型，由于各个的数据之间量化纲位不同，如果数据范围分别是是【0~1000，0 ~5】或者【-0.00004 ~ 0.00002，10 ~ 30】, 那么在使用...

【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降

欢迎来到魔术之家！！该文章收录专栏✨--- 机器学习 ---✨专栏内容✨--- 【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降 ---✨✨--- 机器学习】梯度下降之数据标准化 ---✨✨--- 第十届“泰迪杯“感谢学习总结---✨@toc正规方程法（最小二乘）与梯度下降法都是为了求解线性回归的最优参...

机器学习（九）梯度下降算法

1 梯度1.1 定义梯度：是一个矢量，其方向上的方向导数最大，其大小正好是此最大方向导数。关于梯度的更多介绍请看：如何直观形象的理解方向导数与梯度以及它们之间的关系？1.2 计算一个标量函数φ的梯度记为：在三维直角坐标系中表示为：1.3 范例2 梯度下降法2.1 定义梯度下降法（英语&...

机器学习Gradient Descent(梯度下降) + Momentum(动量)寻找局部最优解Local Minima的过程

Gradient Descent(梯度下降) + Momentum(动量)上次这里介绍了Gradient Descent寻找最优解的过程学习到发现还有一个算法就是加上Momentum(动量，就是上一次Gradient Descent后的步长值)来作为下一次更新位置的参数，这样来寻找局部最优解Lo...

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更新时间 2024-01-31 17:14:31

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