原创 lightcity 光城 2018-11-23Softmax梯度推导0.说在前面今天来学习Softmax梯度推导及实现！1.损失函数矩阵乘法矩阵相乘，矩阵A的一行乘以矩阵B的每一列，不用循环B矩阵乘法公式：对于下面这个，则不用循环W矩阵，否则通常做法还得循环W矩阵的每一列！score = np.dot(X[i],W)损失函数具体的描述看代码，有一点需要注意，损失函数Loss也就是cross-
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2021-03-18 14:12:00
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Softmax梯度推导0.说在前面今天来学习Softmax梯度推导及实现！1.损失函数矩阵乘法矩阵相乘，矩阵A的一行乘以矩阵B的每一列，不用循环B矩阵乘法公式：对于下面这...
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2021-08-03 09:42:18
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GBR——Gradient boosting regression——梯度提升回归模型目 录1 Boosting 集成学习，Boosting与Bagging的区别2 Gradient Boosting算法 算法思想，算法实现，残差与负梯度 3 终极组合GBR1 BoostingBoosting是一种机
1、梯度提升回归树（梯度提升机） 梯度提升回归树是另一种集成方法，通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。虽然名字中含有“回归”，但这个模型既可以用于回归也可以用于分类。与随机森林方法不同，梯度提升采用连续的方式构造树，每颗树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升回归树中没有随机化，而是用到了强预剪枝。梯度提升树
基本思想使用随机梯度下降直接解SVM的原始问题。摘要本文研究和分析了基于随机梯度下降的SVM优化算法，简单且高效。（Ο是渐进上界，Ω是渐进下界）本文证明为获得一定准确率精度ϵ所需的迭代次数满足O(1ϵ)，且每一次迭代都只使用一个训练样本。相比之下，以前分析的SVM随机梯度下降次数满足Ω(1ϵ2)。以前设计的SVM中，迭代次数也与1λ线性相关 。对于线性核，pegasos算法的总运行时间是O(dϵλ
一般来说，二项逻辑斯谛回归模型是一个二分类判别模型，由条件概率分布P(Y|X)
P
(
Y
|
X
)
表示，随机变量X
梯度提升回归树是另一种集成方法，通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。虽然名字中含有“回归”，但这个模型既可以用于回归也可以用于分类。与随机森林方法不同，梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升回归树中没有随机化，而是用到了强预剪枝。梯度提升树通常使用深度很小（1到 5 之间）的树，这样模型占用的内存更少，预测速度也更快。梯度提升背后的主要思想是合并
怎么样计算偏导数来实现logistic回归的梯度下降法它的核心关键点是其中的几个重要公式用来实现logistic回归的梯度下降法接下来开始学习logistic回归的梯度下降法logistic回归的公式
现在只考虑单个样本的情况，关于该样本的损失函数定义如上面第三个公式，其中a是logistic回归的输出，y是样本的基本真值标签值，下面写出该样本的偏导数流程图假设样本只有两个特征x1和x2为了计算Z
在了解梯度下降（Gradient Descent）之前，我们先要知道有关线性回归的基本知识，这样可以进一步的加深对梯度下降的理解，当然梯度下降（Gradient Descent）并不单单只能进行回归预测，它还可以进行诸如分类等操作。关于线性回归的具体讲解本文不详细涉及，只简单列出几个相关公式。线性回归公式 4-1：线性回归模型预测 是 是第 个模型参数 (包括偏置项 以及特征权重 )也可以用
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2023-06-25 20:16:51
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最近学习Logistic回归算法，在网上看了许多博文，但其中有个关键问题没有讲清楚：为什么选择-log(h(x))作为成本函数(也叫损失函数)。和线性回归算法相比，逻辑回归的预测函数是非线性的，不能使用均方差函数作为成本函数。因此如何选择逻辑回归算法的成本函数，就要多费一些事。在正式讨论这个问题之前，先来复习一些基础知识。一些常见函数的导数
$$
\frac{dy}{dx}(x^n) = nx^{
线性回归之梯度下降法1.梯度的概念梯度是一个向量，对于一个多元函数\(f\)而言，\(f\)在点\(P(x,y)\)的梯度是\(f\)在点\(P\)处增大最快的方向，即以f在P上的偏导数为分量的向量。以二元函数\(f(x,y)\)为例，向量\(\{\frac{\partial f}{\partial x},\frac{\partial f}{\partial y}\}|_{(x_0,y_0)}=f
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2023-08-07 14:54:23
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梯度下降的公式：其中L(θ)为损失函数；θ为参数值；α为学习速率，α越大每次迭代损失函数值下降越快，w变化越大。下面我们来看一个二维参数的例子来说明，梯度下降的来源，为什么可以达到局部最低点。图中每一个圈为一个等高线，具有相同的损失函数值，梯度下降的作用就是找到一个方向使得红点向最低点靠近，即使得损失函数值降低。每经过一次迭代w更新一次，损失函数值降低一次。红圈的半径为r梯度下降的公式来源于泰勒的
1. 背景 文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression，本文想在该文章的基础上，完整地描述线性回归算法。部分数据和图片取自该文章。没有太多时间抠细节，所以难免有什么缺漏错误之处，望指正。 线性回归的目标很简单，就是用一条线，来拟合这些点，并且使得点集与拟合函数间的误差最小。如果这个函数曲线是一条直线，那就被称为线
一、机器学习概述： 1. 学习动机：机器学习已经在不知不觉中渗透到人们生产和生活中的各个领域，如邮箱自动过滤的垃圾邮件、搜索引擎对链接的智能排序、产品广告的个性化推荐等；机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要融合多学科的专业只是，也同样可以作为实际工具应用到各行各业之中；如何从移动计算和传感器所产生的海量数据中抽取出有价值的信息将成为一个非常重要的课题，也会是未来生产
2.9 逻辑回归中的梯度下降（Logistic Regression Gradient Descent） 本节我们讨论怎样通过计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降算法。它的关键点是几个重要公式，其作用是用来实现逻辑回归中梯度下降算法。但是在本节视频中，我将使用计算图对梯度下降算法进行计算。我必须要承认的是，使用计算图来计算逻辑回归的梯度下降算法有点大材小用了。但是，我认为以这个例子作为开始来讲解
一.Gradient Descent For Linear Regression(线性回归的梯度下降) 在前面我们谈到了梯度下降算法是很常用的算法，经常被用在线性回归模型、平方误差代价函数上。在这一部分，我们要将梯度下降算法和代价函数结合。往后我们还将用到此算法，并将其应用于具体的拟合直线的线性回归算法里。图1-1是我们之前学过的一些知识， 图1-1左边的蓝色框是梯度下降法，右边是线性回
这一节讨论怎么计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降法，它的核心关键点是其中有几个重要法公式用于实现逻辑回归的梯度下降法。这里将使用导数流程图来计算梯度，必须承认，用导数流程图来计算逻辑回归的梯度下降有点大材小用了。但以这种方式来讲解可以更好地理解梯度下降，从而在讨论神经网络时，可以更深刻全面地理解神经网络。回想一下逻辑回归的公式，如下图所示，现在只考虑单个样本的损失函数，现在写出该样本的偏导数流程图
多分类问题 在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太
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2021-11-30 10:57:13
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多分类问题 在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太适用。 多分类问题符合多项分布。有许多算法可用于解决多分类问题，像决策树、朴素贝
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2022-11-29 20:26:13
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1 简介随着科学技术的不断更新发展,人们在工作生活中越来越依赖计算机.人们希望把传统手写办公和计算机办公有机结合起来.为解决这一问题,手写数字识别为大家提供了一个新方向.高精确度和高效率办公与学习是人们日常工作生活中孜孜不倦追求的目标.随着网络信息技术的不断发展,深度学习逐渐被大家熟悉及利用,其中卷积神经网络在一系列计算机领域中取得了突破性进展.然而,手写数字识别由于其自身特点和复杂性,无论在技术
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2021-12-25 00:43:07
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