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...
2. 批梯度下降算法在迭代的时候,是完成所有样本的迭代后才会去更新一次theta参数 35#calculate the parameters36foriinrange(m):37#begin batch gradient descent38 diff[0] = y[i]-( theta0 + theta1 * x[i][1] + theta2 * x[i][2] )39 sum0 = sum0 + alpha * diff[0]*x[i][0]40 sum...
Gradient-Descent(梯度下降法-优化函数大法)mp.weixin.qq.com/s/EXumVg7EPcl0ZeRVeUk82g 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...
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 梯度下降法是与最小二乘法并驾齐驱的一种无约束优化问题方法,在机器学习求解模型参数中常常会用到。
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.,...
梯度下降优化 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss) # 初始化参数 init = tf.global_variables_initializer() # 启动训练 with tf.Session() as sess: # 保存网络结构 summary_writer = tf.summary.FileWriter("E:\\python_tools\\tensorflow_workspace\\python_demo\log", sess...
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] ...
gradient-descent simple-linear-regression linear-regression-python gradient-descent-python Updated May 14, 2020 Python Improve this page Add a description, image, and links to the gradient-descent-python topic page so that developers can more easily learn about it. Curate this topic Add thi...
Python error: GradientDescent.py:20: RuntimeWarning: overflow encountered in multiply D_m = (-2/n)*sum(x*(y-Y_pred)) GradientDescent.py:22: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars m = m-L*D_m nan nan I'm trying to ...