1.基于梯度下降方式,实现SVM类库 建议SVM.py文件保存至./Algorithm文件中,以确保复制我的代码能运行 # 简单实现SVM类--硬间隔的方式处理SVM二分类问题importnumpyasnpclassSVM:def__init__(self,learning_rate=0.01,epochs=1000):"""初始化SVM模型:param learning_rate: 学习率:param epochs: 迭代次数"""self....
梯度下降法是一种常用的优化算法,用于在机器学习和深度学习中最小化损失函数。下面是使用Python实现梯度下降法的详细步骤和代码示例: 1. 定义梯度下降法的函数 梯度下降法的核心在于通过迭代的方式更新模型参数,以最小化损失函数。我们可以定义一个通用的梯度下降函数,该函数接受当前参数、学习率和损失函数的梯度作为输...
其中,梯度公式为\dfrac{\partial \text{y}}{\partial x}=0.8*x-6*\textbf{exp}(-(x+2)^2)*(x+2) 按以上算法流程,编写程序如下(python): # 本代码用动量梯度下降法求解函数y = 0.4*x^2+3*exp(-(x+2)^2) 的极小值# 代码主旨用于教学,供大家学习理解动量梯度下降法的原理# 转载请说明来自 《...
1.批量梯度下降(Batch Gradient Descent) 2.随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent) 3.小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent) 我们要利用代码来实现的话,首先定义一个可以保存图像的函数,代码如下 #导包 import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #随机种子 np.r...
方法一:梯度下降法引入了梯度下降法,使得每一步都是向下降速度最快的那个方向,而最终也一定会收敛。(获得的是局部最优) 每一次求导选择方向最小,负方向。 具体算法如下: 每一次迭代更新一次系数: 注:=表示的是赋值的意思 经过不断的迭代之后, α实际上是learning rate,也就是决定了步长的大小 ...
梯度下降法的python代码实现(多元线性回归最小化损失函数) 1、梯度下降法主要用来最小化损失函数,是一种比较常用的最优化方法,其具体包含了以下两种不同的方式:批量梯度下降法(沿着梯度变化最快的方向进行搜索最小值)和随机梯度下降法(主要随机梯度下降,通过迭代运算
我们使用python将这三种算法写进一个包中,功能是使用梯度下降法来纠结回归方程SSE的最小值,具体代码如下所示: importnumpy as npimportpandas as pdclassregression:def__init__(self, data, intercept =True): self.X= np.mat(data.iloc[:,:-1].values) ...
2.代码实现梯度下降 2.1 批量梯度下降BGD 2.1.1 一元一次线性回归 import numpy as np# 创建数据X = np.random.rand(100, 1)w, b = np.random.randint(1, 10, size = 2)# 增加噪声,也被称为"加盐"y = w * X + b + np.random.rand(100, 1)# 把b作为偏置项,截距对应系数 x_0 = 1, 更...
梯度下降法的JAX实现 下面是梯度下降的JAX实现,代码如下, defgradient_descent(inputs,genuines,alpha):theta=jax.numpy.array([1.,1.]).reshape(2,1)gradient=gradient_function(inputs,genuines,theta)whilenotjax.numpy.all(jax.numpy.absolute(gradient)<1e-5):theta=theta-alpha*gradient ...
如果使用线性核,那么既可选用SMO算法求解对偶优化问题,也可以选用梯度下降法求解基于合页损失函数的原始优化问题。如果使用多项式核或高斯核,那么只能选用SMO算法来求解。 训练完成后,可调用 .plotMinimizedObjectiveFunctionValues() 方法作图查看历次迭代的优化目标函数值。对于Pegasos算法,作图为每次迭代的损失函数值;对于SM...