机器学习 101：一文带你读懂梯度下降
原标题 | Machine Learning 101: An Intuitive Introduction to Gradient Descent 作者 | Thalles Silva 译者 | 汪鹏（重庆邮电大学）、通夜（中山大学） 编辑：王立鱼 英语原文：https://to...
机器学习算法 --- 逻辑回归及梯度下降
一、逻辑回归简介 logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。 logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。 其公式如下...
[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...
机器学习入门|梯度下降
在求解机器学习算法的模型参数时，很多情况下会用到梯度下降，这里稍微记一下学习笔记。 梯度：梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。————百度百科 梯度下降算法本质上就是沿着负梯度...
为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化？——1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；2）归一化有可能提高精度
为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化？ http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4440590.html 机器学习模型被互联网行业广泛应用，如排序（参见：排序学习实践）、推荐、反作弊、定位（参见：基于朴素贝叶斯的定位算法）等。一般做机器学习应用...
机器学习 LR中的参数迭代公式推导——极大似然和梯度下降
Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(DiscriminativeModel)。 函数图像...
Andrew Ng机器学习课程笔记--week10(优化梯度下降)
本周主要介绍了梯度下降算法运用到大数据时的优化方法。 一、内容概要 Gradient Descent with Large Datasets Stochastic Gradient Descent Mini-Batch Gradient Descent Stochastic Gradient Des...
Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- 线性回归和梯度下降
网易公开课，监督学习应用.梯度下降 notes，http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf 线性回归（Linear Regression） 先看个例子，比如，想用面积和卧室个数来预测房屋的价格 训练集如下&nbs...
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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