python实现梯度下降算法

其他开发语言 > 脚本语言(Perl/Python) [问题点数:40分,结帖人zhoufanking]
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梯度下降算法python实现(学习笔记)

批量梯度下降算法、随机梯度下降算法、mini-batch梯度下降算法 python实现

Logistic算法(随机梯度下降法)的Python代码和数据样本

资源中包含随机梯度下降逻辑回归算法Python代码和测试数据,python的版本为3.6,您运行代码前,将测试文件路径修改为您本地的存储路径,使用pycharm平台运行即可。

梯度下降法及其Python实现

梯度下降法(gradient descent),又名最速下降法(steepest descent)是求解无约束最优化问题最常用的方法,它是一种迭代方法,每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量,将当前位置的负梯度方向作为搜索方向...

python实现梯度下降

这个专题里面默认读者了解算法原理,只展示算法代码的实现,如有疑问,参考对应书籍。或者第二周:梯度下降法的向量化推导 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.array([np.ones(100),np....

梯度下降法及其python实现

梯度下降 假设函数 损失函数 (这里的1/2是为了后面求导计算方便) 1.批量梯度下降(BGD) 每次参数更新的伪代码如下: 由上图更新公式我们就可以看到,我们每一次的参数更新都用到了所有的训练...

梯度下降算法以及其Python实现

一、梯度下降算法理论知识 我们给出一组房子面积,卧室数目以及对应房价数据,如何从数据中找到房价y与面积x1和卧室数目x2的关系?   为了实现监督学习,我们选择采用自变量x1、x2的线性函数来评估因变量y值,...

Python实现梯度下降算法

梯度下降算法Python 程序实现》 批量梯度下降(Batch Gradient Descent,BGD) 代码: import numpy as np from matplotlib import pylab as plt def BGD(x, y, alpha): theta = 0 while True: ...

Python实现线性回归2,梯度下降算法

4.梯度下降算法 4.1批量梯度下降算法 4.2随机梯度下降算法 (待完善)

梯度下降法 及其Python实现

梯度下降 Gradient Descent:本身不是一个机器学习的算法,而是一种基于搜索的最优化方法。 作用:最小化一个损失函数。 梯度上升法:最大化一个效用函数。 η称为学习率(learning rate) η的取值影响获得最优解...

【八】机器学习之路——梯度下降python实现

  前面的博客线性回归python实现讲了如何用python里sklearn自带的linearRegression()函数来拟合数据的实现方式。今天咱们来介绍下,如何用梯度下降法拟合数据。   还记得梯度下降法是怎么做的吗?忘记的同学...

Python实现梯度下降算法二阶导数,并画出3D图

细节知识和上一篇一样,只不过这个多了一个3D画图, #梯度下降 == 导数值下降 import matplotlib.pyplot as plt ...#梯度下降算法是一个方法,是帮助我们找极值点的方法 def targetFunc(x1, x2): return (x1+...

梯度下降算法原理讲解——机器学习

本文将从一个下山的场景开始,先提出梯度下降算法的基本思想,进而从数学上解释梯度下降算法的原理,解释为什么要用梯度,最后实现一个简单的梯度下降算法的实例! 2. 梯度下降算法 2.1 场景假设 梯度下降法的基本.....

python实现梯度下降并可视化

python实现梯度下降并可视化 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def compute_error_for_line_given_points(b, w, points): totalError = 0 for i in range(0, len(points)): x = points[i...

Python - 梯度下降实现线性回归

1. 背景文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression,本文想在该文章的基础上,完整地描述线性回归算法。部分数据和图片取自该文章。没有太多时间抠细节,所以难免有什么缺漏错误之处...

Python实现梯度下降算法对二维数组的实现 --pizza 算法

梯度下降算法对二维数组的实现 #梯度 == 导数下降 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #f(x) = x^2+2*x2^2 # 梯度函数 #梯度下降算法是一个方法,是帮助我们找极值点的方法cost def targetFunc(x...

python实现随机梯度下降

看这篇文章前强烈建议你看看上一篇python实现梯度下降法:一、为什么要提出随机梯度下降算法注意看梯度下降法权值的更新方式(推导过程在上一篇文章中有) 也就是说每次更新权值都需要遍历整个数据集(注意那个求和...

随机梯度下降算法Python实现

当用于训练的数据量非常大时,批量梯度下降算法变得不再适用(此时其速度会非常慢),为解决这个问题,人们又想出了随机梯度下降算法。随机梯度下降算法的核心思想并没有变,它仍是基于梯度,通过对目标函数中的参数...

梯度下降算法实现——基于矩阵的python手写(批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降

批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降的python实现 ...之前写线性回归那一块内容的时候,发过手写二元线性回归梯度下降的博,由于基于方程的写法过于复杂,于是有了这一篇基于矩阵的梯度下降实现~

批量梯度下降算法及简单Python实现

算法理论 为了实现监督学习,假设对于因变量y有自变量x1x2,则有y=θ1x1+θ2x2+θ0 ...对θ先随机初始化然后不断更新,更新算法使用梯度下降算法: 该更新公式的大致推导如下: 那么需要计算的是...

Python实现批量梯度下降 随机梯度下降 小批量梯度下降 代码

在学习了有关梯度下降算法后,自己动手实现了一边,选用的也是最为简单的线性回归作为例子梯度下降的的相关原理及推导网上有很多,由于个人不擅长推理总结,我就不再画蛇添足了,贴几个我看完之后觉的不错的帖子,在...

梯度下降法求解逻辑回归_python实现

文章目录逻辑回归的计算逻辑使用python实现运行结果 逻辑回归是一种经典的二分类算法(当然也可以用作多分类),也是我们在进行数据分析和挖掘过程中最常使用的算法之一。 通常我们在选择机器学习算法的时候,往往都...

梯度下降算法Python代码实现--批量梯度下降+随机梯度下降+小批量梯度下降

在学习线性回归的时候很多课程都会讲到用梯度下降法求解参数,对于梯度下降算法怎么求出这个解讲的较少,自己实现一遍算法比较有助于理解算法,也能注意到比较细节的东西。具体的数学推导可以参照这一篇博客...

案例实战:Python实现逻辑回归(Logistic Regression)与梯度下降策略

0. 案例背景 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据,你可以用它作为逻辑回归的...

小批量梯度下降算法Python实现

小批量梯度下降算法的核心思想仍然是基于梯度,通过对目标函数中的参数不断迭代更新,使得目标函数逐渐靠近最小值。它是批量梯度下降与随机梯度下降的折中,有着训练过程较快,同时又能保证得到较为精确的训练结果。...

python:简单的梯度下降算法

解决凸优化课程中的梯度下降问题:f = 0.5*(x_1^2) + 5*(x_2^2)

Python- sklearn之梯度下降算法原理

梯度下降算法学习笔记介于算法中用到了许多线性代数的知识。先对线性代数的基础知识做一个回顾和梳理。1基础概念和记号线性代数对于线性方程组可以提供一种简便的表达和操作方式,例如对于如下的方程组:4x1-5x2=13-...

梯度下降法求解线性回归之python实现

线性回归其实就是寻找一条直线拟合数据点,使得损失函数最小。直线的表达式为: yi=ω1xi,1+ω2xi,2+ωjxi,j+...+by_i = \omega_1x_{i,1}+\omega_2x_{i,2}+\omega_jx_{i,j}+...+b 损失函数的表达式为: ...

梯度下降算法Python实现

梯度下降算法Python实现 http://yphuang.github.io/blog/2016/03/17/Gradient-Descent-Algorithm-Implementation-in-Python/ 1.梯度下降算法的理解 我们在求解最优化问题的时候,需要最小化或最大化某一...

算法梯度下降法求最优解,python源码

简单解释:比如拿温度传感器来说,就是根据之前一段时间的温度数据计算下当前理论上应该测量到的温度,如果超出这个最优解的一定比例,就可以理解为突发状况了

Python使用tensorflow中梯度下降算法求解变量最优值

TensorFlow是一个用于人工智能的开源神器,是一个采用数据流图(data flow graphs)用于数值...TensorFlow可以在普通计算机、服务器和移动设备的CPU和GPU上展开计算,具有很强的可移植性,并且支持C++、Python等多种

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