梯度下降是一个用来求函数最小值的算法,我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(\theta_{0}, \theta_{1})的最小值。 梯度下降背后的思想是:开始时我们随机选择一个参数的组合\left( {\theta_{0}},{\theta_{1}},...,{\theta_{n}} \right),计算代价函数,然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多...
批梯度下降(batch gradient descent) 如下公式是处理一个样本的表达式: 转化为处理多个样本就是如下表达: 这种新的表达式每一步都是计算的全部训练集的数据,所以称之为批梯度下降(batch gradient descent)。 注意,梯度下降可能得到局部最优,但在优化问题里我们已经证明线性回归只有一个最优点,因为损失函数J(θ)是一...
接下来，我们引入梯度下降算法，用于找出使代价函数最小的参数。梯度下降的直观理解在于找到能够降低代价函数值的参数组合。在梯度下降中，我们从随机选择的参数开始，逐步寻找能更大幅度减少代价函数值的参数组合。虽然这种方法可能无法找到全局最小值，但通常能有效找到局部最小值。梯度下降的公式包括学习率作...
《Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine贪心函数逼近:梯度提升机器模型》翻译与解读—PDP来源 Abstract 8. Interpretation解释 8.1. Relative importance of input variables
梯度型聚合物光纤中折射率分布的洛仑兹函数模型应用 fig.3 Simulatedresultso gradientdistributiono re ractiveindex di erenceo di erentco- polymerizeddopantsinPMMA optical iber rods 最大 , 因而折射率差最大 ;V 与 B 的均聚 物的折射率相差不多 , 体积较大的 B 的折射率 差较大 . 这与惰性...
简化代价函数 和 梯度下降(Simplified cost function and gradient descent) 把代价函数写到一起: 最大似然估计,得出来的式子。 这个代价函数它是凸的(convex),所以使用梯度下降可以获得全局最优解。 梯度下降(gradient descent ): 线性回归的特征缩放(提高梯度下降的速度)在逻辑回归中依然可以使用。
简介:Paper:《Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine贪心函数逼近:梯度提升机器模型》翻译与解读—PDP来源 目录 《Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine贪心函数逼近:梯度提升机器模型》翻译与解读—PDP来源 Abstract
《Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine贪心函数逼近:梯度提升机器模型》翻译与解读—PDP来源 Abstract Function estimation/approximation is viewed from the perspective of numerical optimization in function space, rather than parameter space. A connection is made between stagewise additive exp...
涡函数偶 1. Furthermore,in this paper,a new concept-vortex function coupleand its corresponding gradient are proposed,and the relation between the gradient of the vortex-function couple and the vortex-l. 提出涡函数偶及其梯度的新概念,指出它与涡线、旋度、涡旋强度的关系。
质量损失函数 1. This paper constructed a mathematic model for the tolerance optimal allocation based on the cost-tolerance function and quality loss function. 基于成本-公差函数和质量损失函数,构造了以制造成本和质量损失成本之和最小为目标函数、以概率边界为约束条件的公差优化分配数学模型,采用拉格朗日乘数...