批量梯度下降(Batch Gradient Descent):在每次迭代中使用所有训练样本计算梯度。 小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent):在每次迭代中使用一小部分训练样本计算梯度。 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD):在每次迭代中只使用一个训练样本计算梯度。 每种类型的梯度下降都有其优缺点,具体选择哪种类型...
使用decay的梯度下降法Python实现代码如下: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 目标函数:y=x^2def func(x): return np.square(x)# 目标函数一阶导数:dy/dx=2*xdef dfunc(x): return 2 * xdef GD_decay(x_start, df, epochs, lr, decay): """ 带有学习率衰减因子的梯度下降法。
defgradient_descent(X, y, learning_rate, num_iterations):# 初始化权重向量weights=np.zeros(X.shape[1])# 计算样本数量m=X.shape[0]foriteration in range(num_iterations):# 计算预测值predictions=np.dot(X, weights)# 计算误差errors=predictions - y# 计算梯度并...
# 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,...
import numpy as np import random # m denotes the number of examples here, not the number of features def gradientDescent(x, y, theta, alpha, m, numIterations): xTrans = x.transpose() for i in range(0, numIterations): hypothesis = np.dot(x, theta) ...
梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失函数和模型参数值。
That’s why you import numpy on line 1.Now that you have the first version of gradient_descent(), it’s time to test your function. You’ll start with a small example and find the minimum of the function 𝐶 = 𝑣².This function has only one independent variable (𝑣), and ...
def gradient_function(theta,X,y):#梯度函数 diff = np.dot(X,theta) - y return (1./m)*np.dot(np.transpose(X),diff) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 迭代进行梯度下降,直到满足给定的阈值: def gradient_descent(X,y,alpha):#梯度下降法
随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)为传统梯度下降方法增添了一些新意。术语‘随机’指的是与随机概率相关的系统或过程。因此,这种随机性被引入到梯度计算的方式中,与标准梯度下降相比,显著改变了其行为和效率。 在传统的批量梯度下降中,你需要计算整个训练集的损失函数梯度。可以想象,对于大型数据集而言,这...
from numpy import *def gradient_descent_runner(points,starting_b,starting_m,learning_rate,num_iterations):'''定义梯度下降运行方法points:模拟数据点集合starting_b:初始化b值starting_m:初始化m值learningRate:学习率,也是每次移动的步长num_iterations:迭代次数'''b=starting_b #初始化b值m=starting_mb_m...