機器學習演算法入門之(一) 梯度下降法實現線性迴歸
1. 背景
線性迴歸的目標很簡單，就是用一條線，來擬合這些點，並且使得點集與擬合函式間的誤差最小。如果這個函式曲線是一條直線，那就被稱為線性迴歸，如果曲線是一條二次曲線，就被稱為二次迴歸。資料來自於GradientDescentExample中的data.csv檔案，共100個數據點，如下圖所示：
我們的目標是用一條直線來擬合這些點。既然是二維，那麼
計算損失函式的python程式碼如下：
# y = b + mx
def compute_error_for_line_given_points(b, m, points):
totalError = sum((((b + m * point[0]) - point[1]) ** 2 for point in points))
return totalError / float(len(points))現在問題被轉化為，尋找引數
2. 多元線性迴歸模型
從機器學習的角度來說，以上的資料只有一個feature，所以用一元線性迴歸模型即可。這裡我們將一元線性模型的結論一般化，即推廣到多元線性迴歸模型。這部分內部參考了機器學習中的數學(1)-迴歸(regression)、梯度下降(gradient descent)。假設有
更一般地，我們可以得到廣義線性迴歸。
2.1 誤差函式的進一步思考
這裡有一個有意思的東西，就是誤差函式為什麼要寫成這樣的形式。首先是誤差函式最前面的係數
假定誤差
1. 背景
線性迴歸的目標很簡單，就是用一條線，來擬合這些點，並且使得點集與擬合函式間的誤差最小。如果這個函式曲線是一條直線，那就被稱為線性迴歸，如果曲線是一條二次曲線，就被稱為二次迴歸。資料來自於GradientDescentExample中的data.
# coding: utf-8
# In[1]:
# 資料校驗
def validate(X, Y):
if len(X) != len(Y):
raise Exception("引數異常")
else:
m = len(
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import random
#不懂
def sum_of_gradient(x, y, thetas):
"""計算梯度向量，引數分別是x和y軸點座標資料以及方程引數"""
m = len(x);
思維導圖筆記
數學基礎連結：
為什麼梯度方向是函式值增大最快的方向
為什麼沿著梯度方向函式值上升的最快?為什麼梯度反方向是函式值下降最快的方向？
練習程式碼
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplot
在上一篇部落格中大概介紹了一下梯度下降法，那麼梯度下降法線上性迴歸中如何更好的應用了，本篇部落格做一介紹。
在BoBo老師的課程中，梯度下降法主要講了2中，批量梯度下降法(Batch Gradient Descent)和隨機梯度下降法(Stochastic Gradient
'''
用梯度下降的優化方法來快速解決線性迴歸問題
'''
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
os.environ['TF_ 系列部落格，原文在筆者所維護的github上：https://aka.ms/beginnerAI，
點選star加星不要吝嗇，星越多筆者越努力。
4.2 梯度下降法
有了上一節的最小二乘法做基準，我們這次用梯度下降法求解w和b，從而可以比較二者的結果。
4.2.1 數學原理
在下面的公式中，我們規定x是樣本特
機器學習金典演算法（二）–梯度下降法
本人上篇博文梯度下降法（1）解釋了梯度下降法在機器學習中位置及思想，本文將繼續討論梯度下降法，梯度下降法存在的問題及改進思路，以及現有的幾種流行的變種梯度下降法。
目錄
前面的部落格線性迴歸python實現講了如何用python裡sklearn自帶的linearRegression()函式來擬合數據的實現方式。今天咱們來介紹下，如何用梯度下降法擬合數據。
還記得梯度下降法是怎麼做的嗎？忘記的同學可以回頭看下前面的部落格
Introduce
今天會說兩個問題，第一，建議大腳多看看大牛的部落格，可以漲姿勢。。。例如：
1、側重於語言程式設計和應用的廖雪峰
2、側重於高大上演算法和開源庫介紹的莫煩
第二，加深對機器學習演算法的理解。
個人理解：經典機器學習演算法，例如SVM，邏輯迴歸，決策樹 temp eas 理解 import 樣本 alt mes show 超過 # 概念
LMS(least mean square)：（最小均方法）通過最小化均方誤差來求最佳參數的方法。
GD(gradient descent) : （梯度下降法）一種參數更新法則。可以作為L - 長文字的智慧解析實戰
如何從紛繁多變、資訊量龐雜的冗長文字中獲取關鍵資訊，一直是文字領域難題。隨著深度學習的熱潮來臨，有許多新方法來到了 NLP 領域，給相關任務帶來了更多優秀成果，也給大家帶來了更多應用和想象的空間。
- 用傳統的監督學習模型對一段文文字進行分類的基本過程：
原文：https://blog.csdn.net/jrunw/article/details/79205322
弱人工智慧近幾年取得了重大突破，悄然間，已經成為每個人生活中必不可少的一部分。以我們的智慧手機為例，看看到底溫藏著多少人工智慧的神奇魔術。
下圖是一部典型的智慧手機上安裝的一些常 轉自：https://blog.csdn.net/jrunw/article/details/79205322
弱人工智慧近幾年取得了重大突破，悄然間，已經成為每個人生活中必不可少的一部分。以我們的智慧手機為例，看看到底溫藏著多少人工智慧的神奇魔術。
下圖是一部典型的智慧手機上安裝的一些常見應用程式，可能
梯度下降
梯度下降是一個尋找函式機值的方式，屬於最優化裡的基礎演算法，在低維度的情況下非常容易理解。
例如存在函式y=x2y=x^2y=x2存在導數dy=2x，若當前點在x=1點，設dx的步長為0.1。此時我們通過負梯度計算下一個x點xt+1=xt−2∗0.
寫在前面
當時想學習XGBoost這個演算法就是因為研究生課題需要，現在終於可以試一試啦，希望真的像大家說的那麼強（據說是很多資料科學家的ultimate weapon）。XGBoost原理已在前一篇有過說明：機器學習演算法總結之XGBoost（上）
1.
弱人工智慧近幾年取得了重大突破，悄然間，已經成為每個人生活中必不可少的一部分。以我們的智慧手機為例，看看到底溫藏著多少人工智慧的神奇魔術。
下圖是一部典型的智慧手機上安裝的一些常見應用程式，可能很多人都猜不到，人工智慧技術已經是手機上很多應用程式的核心驅動力。
圖1 智慧
一、貝葉斯分類器詳解
貝葉斯分類器是一類分類演算法的總稱，這類演算法均以貝葉斯定理為理論基礎。貝葉斯分類器的分類原理是通過先驗概率，利用貝葉斯公式計算出後驗概率，選擇最大後驗概率所對應的分類結果。
貝葉斯準則
其中，P(c)是先驗概率，P(x|c)樣本x相對於；類標記c的類
因為專案需要，研究基於機器學習的人工智慧。
俗話說，工欲善其事，必先利其器。
學習人工智慧，首先就要有一個開發環境，也就是寫程式碼跑模擬的地方。
折騰了幾天，終於成功建立了基於tensorflow和keras的開發環境。
中間遇到了許多問題，在同事及網路
本文共涉及三個問題：
1.機器學習開發流程
2.機器學習演算法分類
3.機器學習模型是什麼
我們做什麼？
分析大量資料
分析具體業務
應用常見演算法
特徵工程、調引數、優化
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