[机器学习入门篇]-梯度下降法

1. 梯度下降法介绍 1.1 梯度 在多元函数微分学中,我们都接触过梯度(Gradient)的概念. 回顾一下,什么是梯度? 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). 这是百度百科给出的解释. 事实上,梯度的定义,就是多元函数的偏导数组成的向量.以二元函数 f(x,y) 为例.fx, fy 分别表示 f  对x,y的偏导数.则 f 在(x, y)处的梯度grad f = ( f

回归与梯度下降: 回归在数学上来说是给定一个点集,能够用一条曲线去拟合之,如果这个曲线是一条直线,那就被称为线性回归,如果曲线是一条二次曲线,就被称为二次回归,回归还有很多的变种,如locally weighted回归,logistic回归,等等,这个将在后面去讲. 用一个很简单的例子来说明回归,这个例子来自很多的地方,也在很多的open source的软件中看到,比如说weka.大概就是,做一个房屋价值的评估系统,一个房屋的价值来自很多地方,比如说面积.房间的数量(几室几厅).地段.朝向等等,

在统计学中,线性回归(英语:linear regression)是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析.这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合.只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归(multivariate linear regression).——————维基百科 一直以来,这部分内容都是ML的敲门砖,吴恩达教授在他的课程中也以此为第一个例子,同时,本篇也参考了许多吴教授的内容. 在这里,我简单把

机器学习入门:线性回归及梯度下降 本文会讲到: (1)线性回归的定义 (2)单变量线性回归 (3)cost function:评价线性回归是否拟合训练集的方法 (4)梯度下降:解决线性回归的方法之一 (5)feature scaling:加快梯度下降执行速度的方法 (6)多变量线性回归   Linear Regression 注意一句话:多变量线性回归之前必须要Feature Scaling! 方法:线性回归属于监督学习,因此方法和监督学习应该是一样的,先给定一个训练集,根据这个训练集学习出一个

一.梯度下降法 在机器学习算法中,对于很多监督学习模型,需要对原始的模型构建损失函数,接下来便是通过优化算法对损失函数进行优化,以便寻找到最优的参数.在求解机器学习参数的优化算法中,使用较多的是基于梯度下降的优化算法(Gradient Descent, GD). 梯度下降法有很多优点,其中,在梯度下降法的求解过程中,只需求解损失函数的一阶导数,计算的代价比较小,这使得梯度下降法能在很多大规模数据集上得到应用.梯度下降法的含义是通过当前点的梯度方向寻找到新的迭代点. 基本思想可以这样理解:我们从山

在吴恩达的机器学习课程中,讲了一个模型,如何求得一个参数令错误函数值的最小,这里运用梯度下降法来求得参数. 首先任意选取一个θ 令这个θ变化,怎么变化呢,怎么让函数值变化的快,变化的小怎么变化,那么函数值怎么才能变小变得快呢,求偏导,刚开始不太清楚,就是要求每一个θ,看看错误函数在哪一个方向上变化得快,所有θ的分量集合起来,就能让J(θ)变化变小的最快.

Stanford机器学习课程笔记--单变量线性回归和梯度下降法 1. 问题引入 单变量线性回归就是我们通常说的线性模型,而且其中只有一个自变量x,一个因变量y的那种最简单直接的模型.模型的数学表达式为y=ax+b那种,形式上比较简单.Stanford的机器学习课程引入这个问题也想让我们亲近一下machine learning这个领域吧~吴恩达大神通过一个房屋交易的问题背景,带领我们理解Linear regression with one variable.如下: 不要看这个问题简答,大神就是大神

详情请交流  QQ  709639943 00.老司机学python篇:第一季(基础速过.机器学习入门) 00.Python 从入门到精通 78节.2000多分钟.36小时的高质量.精品.1080P高清视频教程!包括标准库.socket网络编程.多线程.多进程和协程. 00.Django实战之用户认证系统 00.Django实战之企业级博客 00.深入浅出Netty源码剖析 00.NIO+Netty5各种RPC架构实战演练 00.JMeter 深入进阶性能测试体系 各领域企业实战 00.30天搞

Hulu优秀的作者们每天和公式抗争,只为提升你们的技能,感动的话就把文章看完,然后哭一个吧. 今天的内容是 [随机梯度下降法] 场景描述 深度学习得以在近几年迅速占领工业界和学术界的高地,重要原因之一是数据量的爆炸式增长.如下图所示,随着数据量的增长,传统机器学习算法的性能会进入平台期,而深度学习算法因其强大的表示能力,性能得以持续增长,甚至在一些任务上超越人类.因此有人戏称,"得数据者得天下". 经典的优化方法,例如梯度下降法,每次迭代更新需要用到所有的训练数据,这给求解大数据.大规