機器學習與高數:梯度(Gradient)與梯度下降法(Gradient Descent)
一篇經典部落格:
http://blog.csdn.net/walilk/article/details/50978864
1.導數定義:導數代表了在自變數變化趨於無窮小的時候,函式值的變化與自變數的變化的比值。幾何意義是這個點的切線。物理意義是該時刻的(瞬時)變化率。
注意:在一元函式中,只有一個自變數變動,也就是說只存在一個方向的變化率,這也就是為什麼一元函式沒有偏導數的原因。
(derivative)
2.偏導數:既然談到偏導數,那就至少涉及到兩個自變數。以兩個自變數為例,z=f(x,y),從導數到偏導數,也就是從曲線來到了曲面。曲線上的一點,其切線只有一條。但是曲面上的一點,切線有無數條。而偏導數就是指多元函式沿著座標軸的變化率。
(partial derivative)
直觀地說,偏導數也就是函式在某一點上沿座標軸正方向的的變化率。
3.方向導數
4.梯度5.梯度下降
相關推薦
機器學習與高數:梯度(Gradient)與梯度下降法(Gradient Descent)
一篇經典部落格: http://blog.csdn.net/walilk/article/details/50978864 1.導數定義:導數代表了在自變數變化趨於無窮小的時候,函式值的變化與自變數的變化的比值。幾何意義是這個點的切線。物理意義是該時刻的(瞬時)變化率。
斯坦福CS229機器學習課程筆記一:線性迴歸與梯度下降演算法
機器學習三要素 機器學習的三要素為:模型、策略、演算法。 模型:就是所要學習的條件概率分佈或決策函式。線性迴歸模型 策略:按照什麼樣的準則學習或選擇最優的模型。最小化均方誤差,即所謂的 least-squares(在spss裡線性迴歸對應的模組就叫OLS即Ordinary Least Squares):
【機器學習】範數規則化之(二)核範數與規則項引數選擇
OK,回到問題本身。我們選擇引數λ的目標是什麼?我們希望模型的訓練誤差和泛化能力都很強。這時候,你有可能還反映過來,這不是說我們的泛化效能是我們的引數λ的函式嗎?那我們為什麼按優化那一套,選擇能最大化泛化效能的λ呢?Oh,sorry to tell you that,因為泛化效能並不是λ的簡單的函式!它具有很
機器學習入門之四:機器學習的方法-神經網絡(轉載)
轉載 bsp 圖像 src nbsp 加速 數值 str 我們 轉自 飛鳥各投林 神經網絡 神經網絡(也稱之為人工神經網絡,ANN)算法是80年代機器學習界非常流行的算法,不過在90年代中途衰落。現在,攜著“深度學習”之勢,神
(原創)(二)機器學習筆記之數據預處理
labels 學習筆記 取值 特征 tarray 均值 imp represent 中位數 數據預處理 數據預處理一般包括: (1) 數據標準化 這是最常用的數據預處理,把某個特征的所有樣本轉換成均值為0,方差為1。 將數據轉換成標準正態分布的方法: 對每維特征單
斯坦福大學公開課機器學習: advice for applying machine learning | regularization and bais/variance(機器學習中方差和偏差如何相互影響、以及和算法的正則化之間的相互關系)
交叉 來講 相對 同時 test 如果 開始 遞增 相互 算法正則化可以有效地防止過擬合, 但正則化跟算法的偏差和方差又有什麽關系呢?下面主要討論一下方差和偏差兩者之間是如何相互影響的、以及和算法的正則化之間的相互關系 假如我們要對高階的多項式進行擬合,為了防止過擬合現象
Spark2.0機器學習系列之7: MLPC(多層神經網絡)
element nbsp hid 隨機梯度下降 support file dict 分類器 希望 Spark2.0 MLPC(多層神經網絡分類器)算法概述 MultilayerPerceptronClassifier(MLPC)這是一個基於前饋神經網絡的分類器,它是一種在
《Python機器學習》高清英文版PDF+中文版PDF+源代碼及數據集
img roc 學習 ges src ref term watermark 下載 下載:https://pan.baidu.com/s/1I-Kd5KhmkggOVTppo3ysTQ 《Python機器學習》高清英文版PDF+中文版PDF+源代碼及數據集 中文和英文兩版對比
深入瞭解機器學習 (Descending into ML):訓練與損失
簡單來說,訓練模型表示通過有標籤樣本來學習(確定)所有權重和偏差的理想值。在監督式學習中,機器學習演算法通過以下方式構建模型:檢查多個樣本並嘗試找出可最大限度地減少損失的模型;這一過程稱為經驗風險最小化。 損失是對糟糕預測的懲罰。也就是說,損失是一個數值,表示對於單個樣本而言模型預測
分享《Python機器學習》高清英文版PDF+中文版PDF+源代碼及數據集
ado mar 技術 nag 分享圖片 proc follow 下載 shadow 下載:https://pan.baidu.com/s/1I-Kd5KhmkggOVTppo3ysTQ 更多資料分享:http://blog.51cto.com/4820691 《Python
機器學習小組知識點27:資料預處理之資料離散化(Data Discretization)
離散化和概念分層產生 通過將屬性域劃分為區間,離散化技術可以用來減少給定連續屬性值的個數。區間的標號可以替代實際的資料值。如果使用基於判定樹的分類挖掘方法,減少屬性值的數量特別有好處。通常,這種方法是遞迴的,大量的時間花在每一步的資料排序上。因此,待排序的不同
機器學習中的數學:洛必達法則(能力工場小馬哥)
轉載 什麽 機器學習 數學 比賽 技術 函數 著作權 不存在 通俗地講,求極限的本質是分子與分母“比階”,比誰的速度快。 就像分子分母在跑道上進行趨於0或者無窮的賽跑,我們旁觀者想搞清楚他們1.誰贏了?(極限是大於一還是小於一?)2.他們是差不多同時撞線還是領先者領先
機器學習(7)--梯度下降法(GradientDescent)的簡單實現
曾經在 機器學習(1)--神經網路初探 詳細介紹了神經網路基本的演算法,在該文中有一句weights[i] += 0.2 * layer.T.dot(delta) #0.2學習效率,應該是一個小於0.5的數,同時在 tensorflow例項(2)--機器學習初試
Spark2.0機器學習系列之10: 聚類(高斯混合模型 GMM)
在Spark2.0版本中(不是基於RDD API的MLlib),共有四種聚類方法: (1)K-means (2)Latent Dirichlet allocation (LDA) (3)Bisecting k-m
機器學習中資料訓練集,測試集劃分與交叉驗證的聯絡與區別(含程式)
因為一個模型僅僅重複了剛剛訓練過的樣本的標籤,這種情況下得分會很高,但是遇到沒有訓練過的樣本就無法預測了。這種情況叫做過擬合。為了避免過擬合,一個常見的做法就是在進行一個(有監督的)機器學習實驗時,保留
Python3《機器學習實戰》01:k-近鄰演算法(完整程式碼及註釋)
執行平臺: Windows Python版本: Python3 IDE: Anaconda3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Apr 29 20:32:03 2018 @author: Wang
Spark2.0機器學習系列之2:Logistic迴歸及Binary分類(二分問題)結果評估
引數設定 α: 梯度上升演算法迭代時候權重更新公式中包含 α : # 梯度上升演算法-計算迴歸係數 # 每個迴歸係數初始化為1 # 重複R次: # 計算整個資料集的梯度 # 使用α*梯度更新迴歸係數的向量 # 返回迴歸係數
學習筆記13:隨機梯度下降法(Stochastic gradient descent, SGD)
假設我們提供了這樣的資料樣本(樣本值取自於y=3*x1+4*x2):x1x2y1419252651194229x1和x2是樣本值,y是預測目標,我們需要以一條直線來擬合上面的資料,待擬合的函式如下:我們
機器學習金典演算法(二)--梯度下降法(2)
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
Coursera機器學習(Andrew Ng)筆記:異常檢測與推薦系統
異常檢測(Anomaly Detection) 機器學習初學者,原本是寫來自己看的,寫的比較隨意。難免有錯誤,還請大家批評指正!對其中不清楚的地方可以留言,我會及時更正修改 異常檢測是機器學習演算法的常見應用,它主要用於非監督學習問題,但從某些角