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(
:return: None"""m= np.loadtxt('linear_regression_using_gradient_descent.csv', delimiter=',') input_X, y= np.asmatrix(m[:, :-1]), np.asmatrix(m[:, -1]).T#theta 的初始值必须是 floattheta = np.matrix([[0.0], [0.0], [0.0]]) final_theta, Js=gradient_descent(input_X, y,...
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...
文章目录 单变量线性回归(Linear Regression with one Variable ) 代价函数 Cost Function 代价函数的直观理解 梯度下降-Gradient Descent 单变量线性回归(Linear Regression with one Variable ) 在这里,我要根据不同房屋尺寸所售出的价格,画出我的数据集。比方说,如果你朋友的房子是 1250 平方尺大...猜...
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。
Linear Regression&Gradient descent 慢慢变强的me 正在搞kg 参考链接1:线性回归与梯度下降算法 - 上品物语 - 博客园 参考链接2:批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、小批量随机梯度下降(MSGD)实现过程详解 - 云计算技术频道 - 红黑联盟 一:批量梯度下降法(batch gradient descent,BGD) 批量梯度下降法就是原始...
Understanding Linear Regression and Gradient DescentSuat, Atan
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
* Linear Regression with BGD(batch gradient descent) algorithm is an iterative clustering algorithm and works as follows: * Giving a data set and target set, the BGD try to find out the best parameters for the data set to fit the target set. ...
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...