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...
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...
stochastic gradient descent gradient descent和stochastic gradient descent区别 f 例如,下图左右部分比较,左面x2对y影响比较大,因此在w2方向上的变化比较sharp陡峭在w1方向上比较缓和。 featuring scaling 有很多,下面是比较普遍的途径之一: 梯度下降的理论基础: 每一次更新参数的时候... ...
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...
all right, the model is linear regression. to find the parametersθ0,θ1,θ2of hypothesisprice=θ0+θ1x1+θ2x2 initialize the vectorθ=[θ0,θ1,θ2] minimize the error:error=0.5m∗∑mi=1(price(xi)−yi))2 to achieve the minimization we use the gradient descent algorithm due to...
Understanding Linear Regression and Gradient DescentSuat, Atan
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。
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...
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。
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