机器学习课程也上了一段时间了,今天就带大家从 0 开始手把手用 Python 实现第一个机器学习算法:单变量梯度下降(Gradient Descent)! 我们从一个小例子开始一步步学习这个经典的算法。 一、如何最快下山? 在学习算法之前先来看一个日常生活的例子:下山。 想象一下你出去旅游爬山,爬到山顶后已经傍晚了,很快太阳就会...
num_iters (int): number of iterations to run gradient descent cost_function: function to call to produce cost gradient_function: function to call to produce gradient Returns: w (scalar): Updated value of parameter after running gradient descent b (scalar): Updated value of parameter after runni...
gradient_descent(0., eta) plot_theta_history() eta = 0.8 # 取值较大 theta_history = [] gradient_descent(0., eta) plot_theta_history() eta = 1.1 # 取值过大,无法找到极值点 theta_history = [] gradient_descent(0., eta) plot_theta_history() """ --- OverflowError Traceback (most r...
python中gradient函数 gradient descent python 说明:以下内容为学习刘建平老师的博客所做的笔记 梯度下降(Gradient Descent)小结www.cnblogs.com 因为个人比较喜欢知乎文章的编辑方式,就在这里边记笔记边学习,喜欢这个博客的朋友,可以去刘建平老师的博客follow,老师的github链接: ljpzzz/machinelearninggithub.com 梯度下降法...
Gradient-Descent(梯度下降法-优化函数大法) 如果你喜欢我的文章,欢迎你关注微信公众号【蓝莓程序岛】 ❝ 温馨提示:公式和代码可能过长,可以按住公式左右滑动来查看的。 ❞ 1 什么是梯度下降法? 梯度下降法在机器学习中常常用来优化损失函数,是一个非常重要的工具。其实,说的这么高大上不如用更加通俗的方式来解...
上式就是批梯度下降算法(batch gradient descent),当上式收敛时则退出迭代,何为收敛,即前后两次迭代的值不再发生变化了。一般情况下,会设置一个具体的参数,当前后两次迭代差值小于该参数时候结束迭代。注意以下几点: (1) a 即learning rate,决定的下降步伐,如果太小,则找到函数最小值的速度就很慢,如果太大,则...
Gradient Descent 最近在看李宏毅大牛的机器学习课程,看到 Gradient Descent ,特来将课程的这个 Demo 记录下来,以作回顾反思之用。 何为梯度下降,直白点就是,链式求导法则,不断更新变量值。 Loss 函数 python 代码如下 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# y_data = b + w * x_datax_data=[338.,...
def gradient_descent_runner(points, starting_b, starting_m, learning_rate, num_iterations): b = starting_b m = starting_m for i in range(num_iterations): b, m = step_gradient(b, m, array(points), learning_rate) return [b, m] ...
随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)为传统梯度下降方法增添了一些新意。术语‘随机’指的是与随机概率相关的系统或过程。因此,这种随机性被引入到梯度计算的方式中,与标准梯度下降相比,显著改变了其行为和效率。 在传统的批量梯度下降中,你需要计算整个训练集的损失函数梯度。可以想象,对于大型数据集而言,这...
LinearRegressionUsingGradientDescent代 码实现 参考吴恩达<机器学习>, 进行 Octave, Python(Numpy), C++(Eigen) 的原理实现, 同时用 scikit-learn, TensorFlow, dlib 进行生产环境实现. 1. 原理 cost function gradient descent 2. 原理实现 octave cost function function J = costFunction(X, Y, theta) m = ...