# initialize parametersw_init =0b_init =0# some gradient descent settingsiterations =10000tmp_alpha =1.0e-2# run gradient descentw_final, b_final, J_hist, p_hist = gradient_descent(x_train ,y_train, w_init, b_init, tmp_alpha, iterations, compute_cost, compute_gradient)print(f"(w,...
01 前言 梯度下降法(Gradient Descent)是机器学习中最常用的优化方法之一,常用来求解目标函数的极值。 其基本原理非常简单:沿着目标函数梯度下降的方向搜索极小值(也可以沿着梯度上升的方向搜索极大值)。 但是如何调整搜索的步长(也叫学习率,Learning Rate)、如何加快收敛速度以及如何防止搜索时发生震荡却是一门值得深究...
梯度下降法(gradient descent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法,是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。 梯度下降最典型的例子就是从山上往下走,每次都寻找当前位置最陡峭的方向小碎步往下走,最终就会到达山下(暂不考虑有山谷的情况)。 首先来解释什么是梯度?这就要先讲微分。对于微分,相信大家都不...
def gradient_descent(X_b, y, inital_theta, eta, n_iters = 1e4, epsilon = 1e-8): theta = inital_theta cur_iter = 0 while cur_iter < n_iters: gradient = dJ(theta, X_b, y) last_theta = theta theta = theta - eta*gradient if(abs(J(theta, X_b, y) - J(last_theta, X...
# Code from Chapter 11 of Machine Learning: An Algorithmic Perspective# by Stephen Marsland (http://seat.massey.ac.nz/personal/s.r.marsland/MLBook.html)# Gradient Descent using steepest descentfrom numpy import*defJacobian(x):returnarray([x[0],0.4*x[1],1.2*x[2]])defsteepest(x0):i=0...
除了批量梯度下降法和随机梯度下降法之外,还有小批量梯度下降法(Mini-Batch gradient descent),方法是随机选取一小批样本进行迭代,原理差不多,这里不再赘述。 相对于使用正规方程解的方式解决线性回归问题,使用梯度下降可以在特征数量比较多的时候有更快的训练速度(比如图像识别)。有的机器学习算法只能使用梯度下降进行优...
Python实现简单多线程任务队列 最近我在用梯度下降算法绘制神经网络的数据时，遇到了一些算法性能的问题。梯度下降算法的代码如下（伪代码）：defgradient_descent(): # the gradient descent code plotly.write(X, Y)一般来说，当网络请求 plot.ly 绘图时会阻塞等待返回，于是也会影响到其他的梯度下降...
Implementation of Basic Gradient DescentNow that you know how the basic gradient descent works, you can implement it in Python. You’ll use only plain Python and NumPy, which enables you to write concise code when working with arrays (or vectors) and gain a performance boost.This...
Astar 一个明星 Data Transformations 数据转换 Decision Tree 决策树 Forecasting 预测 Run 跑步 Gradient Descent 梯度下降 K Means Clust K 均值簇 K Nearest Neighbours K 最近邻 Knn Sklearn Knn Sklearn Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 Linear Regression 线性回归 Local Weighted Learning 局部加权学习 ...
逻辑回归的数学目的是求解能够让模型最优化,拟合程度最好的参数的值,即求解能够让损失函数 最小化的值。对于二元逻辑回归来说,有多种方法可以用来求解参数 ,最著名的是梯度下降法(Gradient Descent)。 梯度下降法 在这个图像上随机放一个小球,当我松手,这个小球就会顺着这个华丽的平面滚落,直到滚到深蓝色的区域—...