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...
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
在所选的model中,随着参数的不同,有着无数个function(即,model确定之后,function是由参数所决定的),每个function都有其loss,选择best function即是选择loss最小的function(参数),求解最优参数的方法可以是gradient descent。 gradient descent 的步骤是:先选择参数的初始值,再向损失函数对参数的负梯度方向迭代更新,lea...
在所选的model中,随着参数的不同,有着无数个function(即,model确定之后,function是由参数所决定的),每个function都有其loss,选择best function即是选择loss最小的function(参数),求解最优参数的方法可以是gradient descent。 gradient descent 的步骤是:先选择参数的初始值,再向损失函数对参数的负梯度方向迭代更新,lea...
We apply gradient descent using the learning rate. Its purpose is to adjust the model parameters during each iteration. It controls how quickly or slowly the algorithm converges to a minimum of the cost function. I fixed its value to 0.01. Be careful, if you have a learning rate too high...
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...
机器学习中的数学(1)-回归(regression)、梯度下降(gradient descent), 前言: 这个系列主要想能够用数学去描述机器学习,想要学好机器学习,首先得去理解其中的数学意义,不一定要到能够轻松自如的推导中间的公式,不过至少得认识这些式子吧,不然看一些相关的论文可就看不
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 * ...
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]), ...
2梯度下降法(Gradient Descent) 代价函数(成本函数)J(w,b)是在水平轴w和b上的曲面,因此曲面的高度就是J(w,b)在某一点的函数值。我们所做的就是找到使得代价函数(成本函数)J(w,b)函数值是最小值,对应的参数w和b。 (1)我们以如图的小红点的坐标来初始化参数w和b,我们以如图的小红点的坐标来初始化参...