图解机器学习:如何用gradient descent一步一步求解最优linear regression 模型以及其他值得注意的细节.mp4 吴恩达机器学习课程笔记(图解版)_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili p10
code import numpy as np #设置数据集 X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) Y = np.array([5, 7, 9, 11, 13]) #设置超参数 learning_rate = 0.01 B = 0 W = 0 num_iterations = 1000 #梯度下降法for i in range(num_iterations): #网络模型 Y_hat = W * X + B #误差模型 # E =...
ArrayXd sqrErrors= (predictions -_y).array().square();doubleJ =1.0/ (2* rows) *sqrErrors.sum();returnJ; }classGradient_descent {public: Gradient_descent(MatrixXd&x, MatrixXd &y, MatrixXd &t,doubler=0.1,intm=3000): input_X(x), _y(y), theta(t), learning_rate(r), iterate_tim...
文章目录 单变量线性回归(Linear Regression with one Variable ) 代价函数 Cost Function 代价函数的直观理解 梯度下降-Gradient Descent 单变量线性回归(Linear Regression with one Variable ) 在这里,我要根据不同房屋尺寸所售出的价格,画出我的数据集。比方说,如果你朋友的房子是 1250 平方尺大...猜...
Write a Python program that implements a gradient descent optimizer using TensorFlow for a simple linear regression model.Sample Solution:Python Code:import tensorflow as tf import numpy as np # Generate some random data for a simple linear regression problem np.random.seed(0) X = np.random....
* 0θ1:=θ1−α 0GradientDescentFor Linear Regression When specifically...\theta_1θ1and plotted its cost function to implement agradientdescent. Our formula for a single 【NTU_ML】1. Regression , \theta_2, ..., \theta_n] θ=[θ1,θ2,...,θn] : θ =argmin... + ∑ ...
Gradient Descent For Linear Regression (在线性回归中使用梯度下降) 其推导过程如下,分别对 J 求 关于theta0和theta1的偏导数: 得到下面应用于线性回归的梯度下降算法: 通过对以上算法的不断迭代,我们求得了最好的假设h(x),其中红色“x”的轨迹,就是算法迭代的过程。
Linear regression using gradient descent function [final_theta, Js] = gradientDescent(X, Y, init_theta, learning_rate=0.01, max_times=1000) convergence = 0; m = size(X, 1); tmp_theta = init_theta; Js = zeros(m, 1); for i=1:max_times, tmp = learning_rate / m * ((X * ...
梯度下降(Gradient descent) 梯度下降算法的定位 梯度下降算法是一种求解局部最小值的算法,在线性模型和非线性模型中都可以用。 在用某个模型对数据进行拟合时,会用损失函数(或者叫错误函数等等)去评估拟合的准确性,这个时候往往要找到损失函数的最小值,即求出达到最佳拟合效果时各参数的值。求函数的最小值时往往用...
随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD) 随机梯度下降在计算下降最快的方向时时随机选一个数据进行计算,而不是扫描全部训练数据集,这样就加快了迭代速度。随机梯度下降并不是沿着J(θ)下降最快的方向收敛,而是震荡的方式趋向极小点。余凯教授在龙星计划课程中用“曲线救国”来比喻随机梯度下降。