MatrixXd predictions= input_X *theta; 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), the...
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 * ...
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...
李宏毅老师机器学习课程笔记——Gradient descent 梯度下降 在上一篇笔记regression回归中,提到了回归过程中参数求解利用了梯度下降法,本篇笔记将对梯度下降法展开深入讨论。 梯度下降是机器学习过程中常见的优化算法,用于求解机器学习算法的模型参数。 一、理论 机器学习算法求解最优参数可以表示为: 其中,L(θ)为loss fu...
Multiple Linear Regression Using Gradient Descent: A Case Study on Thailand Car SalesSevere fluctuations in Thailand car sales had enormous impacts on the automobile and related industries. A reliable forecasting model is needed to accurately forecast the car sales for the next production batch. Using...
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
In this post you discovered the simple linear regression model and how to train it using stochastic gradient descent. You work through the application of the update rule for gradient descent. You also learned how to make predictions with a learned linear regression model. Do you have any que...
线性回归、梯度下降(Linear Regression、Gradient Descent) 实例 首先举个例子,假设我们有一个二手房交易记录的数据集,已知房屋面积、卧室数量和房屋的交易价格,如下表: 假如有一个房子要卖,我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格。这个问题就是典型的回归问题,这边文章主要讲回归中的线性回归问题。
B = B - learning_rate * gradient_E_b #最终的参数结果 print(f'Final parameters: W = {W}, b = {B}') 对比试验: 理论网络模型为: Y = 2X + 5, 观察试验如下: A组通过改变数据集: A-1组: 数据集:X = np.array([1,2]),Y = np.array([7,9]), ...
Linear Regression and Gradient Descent 随着所学算法的增多,加之使用次数的增多,不时对之前所学的算法有新的理解。这篇博文是在2018年4月17日再次编辑,将之前的3篇博文合并为一篇。 1.Problem and Loss Function 首先,Linear Regression是一种Supervised Learning,有input X,有输出label y。X可以是一维数据,也...