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搜索资源列表

  1. 批量梯度下降法python具体实现

  2. 批量梯度下降法python具体实现, np.random.seed(666) x = 2 * np.random.random(size = 100) y = x * 3.0 + 4.0 + np.random.normal(size = 100) X = x.reshape(-1, 1) #损失函数 def J(theta, X_b, y): try: return np.sum((y - X_b.dot(theta))**2)/len(X_b) except: return float('

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-07
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_33912144

  1. 线性回归（最小二乘法和梯度下降法实现）

  2. 这是机器学习中最常见的模型--线性回归的python实现，其中包含了最小二乘法和梯度下降法两种拟合算法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-15
    • 文件大小：2048
    • 提供者：qq_43116030

  1. 梯度下降法原理与python实现.docx

  2. 梯度下降法原理与python实现

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_30780661

  1. Python用梯度下降法做线性回归模型训练

  2. Python编写，模拟线性回归模型训练，通过采样数据、计算误差、计算梯度、梯度更新等步骤实现线性回归模型训练。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2020-07-03
    • 文件大小：3072
    • 提供者：alon729

  1. python实现梯度下降法

  2. 主要为大家详细介绍了python实现梯度下降法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：75776
    • 提供者：weixin_38682790

  1. 梯度下降法介绍及利用Python实现的方法示例

  2. 梯度下降算法是一个很基本的算法，在机器学习和优化中有着非常重要的作用，下面这篇文章主要给大家介绍了关于利用Python实现梯度下降法的相关资料，对大家具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起看看吧。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：295936
    • 提供者：weixin_38517904

  1. Python编程实现线性回归和批量梯度下降法代码实例

  2. 主要介绍了Python编程实现线性回归和批量梯度下降法代码实例，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：114688
    • 提供者：weixin_38557727

  1. python+numpy+matplotalib实现梯度下降法

  2. 主要为大家详细介绍了python+numpy+matplotalib实现梯度下降法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：216064
    • 提供者：weixin_38737980

  1. python实现随机梯度下降法

  2. 主要为大家详细介绍了python实现随机梯度下降法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：70656
    • 提供者：weixin_38701156

  1. python实现梯度下降算法

  2. 梯度下降（Gradient Descent）算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法。当前流行的机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。 本文主要以线性回归算法损失函数求极小值来说明如何使用梯度下降算法并给出python实现。若有不正确的地方，希望读者能指出。  梯度下降 梯度下降原理：将函数比作一座山，我们站在某个山坡上，往四周看，从哪个方向向下走一小步，能够下降的最快。 在线性回归算法中，损失函数为 在求极小值时，在数据量很小的时候，可以使用矩阵求逆的方式求最优的θ值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：259072
    • 提供者：weixin_38648037

  1. Python编程实现线性回归和批量梯度下降法代码实例

  2. 通过学习斯坦福公开课的线性规划和梯度下降，参考他人代码自己做了测试，写了个类以后有时间再去扩展，代码注释以后再加，作业好多： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random class dataMinning: datasets = [] labelsets = [] addressD = '' #Data folder addressL = '' #Label folder npDatase

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：116736
    • 提供者：weixin_38730389

  1. python实现随机梯度下降法

  2. 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（注意那个求和符号），当数据量小的时候，我们还能够接受这种算法，一旦数据量过大，那么使用该方法会使得收敛过程极度缓慢，并且当存在多个局部极小值时，无法保证搜索到全局最优解。为了解决这样的问题，引入了梯度下降法的进阶形式：随机梯度下降法。 二、核心思想 对于权值的更新不再通过遍历全部的数据集，而是选择

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：70656
    • 提供者：weixin_38618094

  1. python+numpy+matplotalib实现梯度下降法

  2. 这个阶段一直在做和梯度一类算法相关的东西，索性在这儿做个汇总， 一、算法论述 梯度下降法(gradient  descent)别名最速下降法（曾经我以为这是两个不同的算法-.-）,是用来求解无约束最优化问题的一种常用算法。下面以求解线性回归为题来叙述： 设：一般的线性回归方程（拟合函数）为：（其中的值为1）    则这一组向量参数选择的好与坏就需要一个机制来评估，据此我们提出了其损失函数为(选择均方误差)： 我们现在的目的就是使得损失函数取得最小值，即目标函数为： 如果的值取到了0，意味着我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：219136
    • 提供者：weixin_38694006

  1. 梯度下降法介绍及利用Python实现的方法示例

  2. 本文主要给大家介绍了梯度下降法及利用Python实现的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说，来一起看看详细的介绍吧。 梯度下降法介绍 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（因为在该方向上目标函数下降最快，这也是最速下降法名称的由来）。 梯度下降法特点：越接近目标值，步长越小，下降速度越慢。 直

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：295936
    • 提供者：weixin_38697063

  1. 人工智能-梯度下降法Python实现

  2. 梯度法 什么是梯度 在高数的微积分中,我们学习过对多元函数求偏导,偏导数反映的是函数沿坐标轴方向的变化率,梯度就是偏导数构成的一个向量. 当变化方向与梯度相同或相反时,函数的变化率最大,当变化方向与梯度方向正交时,函数的变化率为0. ∇ f(x,y,z)= (∂ x,∂ y ,∂z) ,每一点的梯度都会因x,y,z的值不一样而变化,因此在每一个点我们都要求一次梯度值. 梯度下降和上升 在机器学习中,我们在求最小值时使用梯度下降法,求最大值时使用梯度上升法. 为了尽快的得到最小值或者最大值,我们尽

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：118784
    • 提供者：weixin_38614112

  1. Python实现多元线性回归方程梯度下降法与求函数极值

  2. 梯度下降法 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。 假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低；因此，下山的路径就无法确定，必须利用自己周围的信息一步一步地找到下山的路。这个时候，便可利用梯度下降算法来帮助自己下山。怎么做呢，首先以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着下降方向走一步，然后又继续以当前位置为基准，再找最陡峭的地方，再走直到最后到达最低处；同理上山也是如此，只是这时候就变成梯度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：105472
    • 提供者：weixin_38660108

  1. 最优化算法python实现篇（4）——无约束多维极值（梯度下降法）

  2. 最优化算法python实现篇（4）——无约束多维极值（梯度下降法）摘要算法简介注意事项算法适用性python实现实例运行结果算法过程可视化 摘要 本文介绍了多维无约束极值优化算法中的梯度下降法，通过python进行实现，并可视化展示了算法过程。 算法简介 给定初始点，沿着负梯度方向（函数值下降最快的方向）按一定步长（机器学习中也叫学习率）进行搜索，直到满足算法终止条件，则停止搜索。 注意事项 学习率不能太小，也不能太大，可以多尝试一些值。当然每次沿着负梯度方向搜索时，总会存在一个步长使得该次搜索

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：197632
    • 提供者：weixin_38742647

  1. python实现梯度法 python最速下降法

  2. 假设我们已经知道梯度法——最速下降法的原理。 现给出一个算例： 如果人工直接求解： 现给出Python求解过程： import numpy as np from sympy import * import math import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.axisartist as axisartist # 定义符号 x1, x2, t = symbols('x1, x2, t') def func(): # 自定义一个函

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：119808
    • 提供者：weixin_38605188

  1. 梯度下降：使用python实现梯度下降。 我在BYU数学专业的python编码实验室Math 495R中完成了这个项目-源码

  2. 描述 该项目实现了两种不同的一维优化方法，牛顿法和梯度下降法。 牛顿法 牛顿法是一种求根算法，可以对实值函数的根（或零）连续产生更好的近似值。 在该项目中，我对输入函数的一阶导数实施牛顿方法，以识别输入函数的潜在最小和最大值。 牛顿法由下面的函数递归定义。 梯度下降 当二阶导数为正数时，牛顿法效果很好，但是当二阶导数为负数时，牛顿法有时无法收敛。 梯度下降是一种更有效的优化算法，它朝最大减小方向迈进，直到收敛到最小。 步长基于学习率，该学习率是使用从python包scipy导入的一维优化函数找

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42146086

  1. python实现梯度下降法

  2. 本文实例为大家分享了python实现梯度下降法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 使用工具：Python（x,y） 2.6.6 运行环境：Windows10 问题：求解y=2*x1+x2+3，即使用梯度下降法求解y=a*x1+b*x2+c中参数a，b，c的最优值（监督学习） 训练数据： x_train=[1, 2], [2, 1],[2, 3], [3, 5], [1,3], [4, 2], [7, 3], [4, 5], [11, 3], [8, 7] y_train=[7, 8, 10,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：76800
    • 提供者：weixin_38751031
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