# Python 时间序列上升下降趋势
时间序列数据是指按时间顺序排列的数据集合，它在很多领域都有广泛的应用，如经济学、金融学、气象学等。对时间序列数据的分析可以帮助我们了解数据的变化规律，预测未来的走势。其中，上升和下降趋势是最常见的一种特征，本文将介绍如何使用 Python 对时间序列数据进行上升下降趋势的分析。
## 1. 时间序列数据的读取与处理
首先，我们需要将时间序列数据导入到
原创
2024-01-23 08:11:54
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原文链接:http://ihoge.cn/2018/GradientDescent.html最近在看机器学习相关的基础算法原理,意外发现一个大神的分享网页,简洁并且语言精炼,思路很清楚,仔细研究会对算法原理有新的理解,另外还有代码分享,可以手码.引言李航老师在《统计学习方法》中将机器学习的三要素总结为：模型、策略和算法。其大致含义如下：模型：其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条...
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2021-09-01 16:13:48
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梯度下降（导数、方向导数 and 梯度引入斜率、导数 and 梯度斜率、导数偏导数方向导数梯度梯度下降反向传播引入在机器学习与深度学习中，对损失函数最小化时经常使用的算法就是梯度下降。当然还有很多优化算法，本文先对梯度下降与反向传播进行介绍。斜率、导数 and 梯度在介绍梯度下降之前，首先来明确梯度的概念，以及它与斜率、导数之间的区别。斜率、导数斜率我们从小学就开始接触，对于一元方程 导数是微积分
SGD（随机梯度下降）详解名词解释SGD vs BGD效率方面优化方面SGD优势SGD劣势 名词解释名词定义original-loss整个训练集上的lossminibatch-loss在一个mini batch上的lossBGD最原始的梯度下降算法，为了计算original-loss上的梯度，需要使用训练集全部数据SGD（近似）计算original-loss梯度时，只使用一个mini batch
6.梯度下降？①梯度下降是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题；②在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，主要有梯度下降（Gradient Descent）和最小二乘法。③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数和模型参数值；④如果需要求解损失函数的最大值，可以通过梯度上升法来迭代。梯度下降法和梯度上升法可相互转换；⑤在机器学习中，梯度下降法
参考： https://yjango.gitbooks.io/superorganism/content/ti_du_xia_jiang_xun_lian_fa.htmlhttps://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650720663&idx=3&sn=d9f671f77be23a148d1830448154a
目录全量梯度下降/批梯度下降(BGD, Batch Gradient Descent)特点随机梯度下降(SGD, Stochastic Gradient Descent)特点小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent)特点Momentum梯度下降法(动量梯度下降)特点Adagrad梯度下降法特点Adadelta特点Adam特点全量梯度下降/批梯度下降(BGD, Batc
梯度下降法是一种求函数最小值的算法。在机器学习中，预测值和实际值之间的差称为误差。将所有数据点上的所有误差加在一起时称为成本。当然，我们希望最小化代表此成本的函数 - 成本函数。在机器学习中梯度下降是什么意思呢?通过使用称为反向传播的技术来训练神经网络。梯度下降是反向传播的一个非常重要的部分。梯度下降法是一种非常流行的方法来调整机器学习模型的参数，以达到最小的误差状态。机器学习算法是告诉机器学习数
CS299课程的笔记为什么梯度方向下降最快方向导数定义：函数在某一特定方向上的
原创
2022-08-04 22:00:31
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首先是对感知器的简单回顾，假设现有的训练集为 D，共有 n 个训练数据，每个数据都有 m 个输入特征和一个输出标签。一个 epoch 就是遍历一次整个训练集，对于每一个训练数据，都计算其预测、计算误差、更新参数。 在一个 epoch 中，每次针对一个训练数据进行参数更新的方法，称为在线方法或者随机梯度下降；而在一个 epoch 中将参数在每个训练数据上需要更新的值记录下来，最后叠加在一起再对参数
在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。一般线性回归函数的假设函数为： 对应的损失函数为：&nb
随机梯度下降法1. 概念 那个梯度值准确的求出来。 那么通过推导的这个公式可以看出来，要想求出这个准确的梯度来，在这个式子中每一项都要对所有的样本（ 个）进行一下计算，前面是有一个求和计算的，那么这样的一个下降法通常又叫做批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）。也就是说，每一次计算的过程都要将样本中所有的信息批量的进行计算，但是这显然就带来了一个问题，如果我们的 个样
原创
2021-07-13 14:49:11
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梯度下降 （ "Boyd & Vandenberghe, 2004" ） 一维梯度下降 证明：沿梯度反方向移动自变量可以减小函数值 泰勒展开： $$ f(x+\epsilon)=f(x)+\epsilon f^{\prime}(x)+\mathcal{O}\left(\epsilon^{2}\rig
原创
2021-08-06 10:07:47
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1 算法简介思考：我们给出一组房子面积，卧室...
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2019-10-28 10:22:00
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梯度下降算法
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2022-01-26 10:21:33
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一个多元函数的梯度方向是该函数值增大最陡的方向。对于一元函数而言，梯度方向是沿着曲线切线的，然后取切线向上增长的方向为梯度方向。对于二元或多元函数而言，梯度向量为函数F对每个变量的导数，该向量的方向就是梯度的方向。 上图为一元二次函数的曲线图，可以看出：在最低点的左边部分，每一点的梯度方向值都是负值，因为每一点的斜率都是小于0的，所
随机梯度下降几乎所有的深度学习算法都用到了一个非常重要的算法：随机梯度下降（stochastic gradient descent,SGD)随机梯度下降是梯度下降算法的一个扩展机器学习中一个反复出现的问题： 好的泛化需要大的训练集，但是大的训练集的计算代价也更大机器学习算法中的代价函数通常可以分解成每个样本的代价函数的总和。训练数据的负条件对数似然函数可以写成：\[J(\theta)=E_{x,y
目录1.概述2.梯度3.梯度下降算法的数学解释4.梯度下降算法实例4.1 单变量函数的梯度下降4.2 多变量函数的梯度下降5.梯度下降算法的实现5.1 梯度下降主体算法5.2 计算当前坐标对应的梯度值5.3 依据最低点坐标反推出损失值5.4 程序调用入口1.概述【说明】梯度下降算法（Gradient Descent Optimization）是神经网络模型训练最常用的优化算法（n纬问题求最优解，梯
一、问题的提出大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化。 优化指的是改变 以最小化或最大化某个函数 的任务。 我们通常以最小化 指代大多数最优化问题。 我们把要最小化或最大化的函数称为目标函数或准则。 当我们对其进行最小化时，我们也把它称为代价函数、损失函数或误差函数。 下面，我们假设一个损失函数为其中 然后要使得最小化它。θ表示X映射成Y的权重，x表示一次特征。假设x0=1,上式就
