梯度 动量mini-batch batch
Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING,GBR回归训练和预测可视化|附代码数据
原文链接： http://tecdat.cn/?p=25939 最近我们被客户要求撰写关于多输出（多因变量）回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在之前的文章中，我们研究了许多使用 多输出回归分析的方法。在本教程中，我们将学习如何使用梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRES ......
系数矩阵为Hessian矩阵时的使用Pearlmutter trick的共轭梯度解法
共轭梯度法已经在前文中给出介绍： python版本的“共轭梯度法”算法代码 使用共轭梯度法时，如果系数矩阵为Hessian矩阵，那么我们可以使用Pearlmutter trick技术来减少计算过程中的内存消耗，加速计算。 使用Pearlmutter trick的共轭梯度解法源自论文： Fast Ex ......
python版本的“共轭梯度法”算法代码
在看代码的过程中遇到了共轭梯度法这个概念，对这个算法的数学解释看过几遍，推导看过了，感觉懂了，然后过上一些日子就又忘记了，然后又看了一遍推导，然后过了一些日子也就又忘记了，最后想想这个算法的数学解释就不要再取深究了，毕竟平时也不太会用到，偶尔用到了只要保证代码会写也就OK了。 ......
深入分析：矩阵梯度类实例研究
## 写在前面 本文主要用于围绕矩阵类求梯度等问题进行证明与分析，由于笔者的数理基础浅薄，下面的证明过程若存在错误，欢迎评论指正。 矩阵梯度的通用方法：先将矩阵写成微分形式，$df=tr(GdX)$，然后得到$\nabla f=G^T $ ### 案例1 $\begin{array}{ll}\min ......
深入分析：近端梯度下降法、交替方向乘子法、牛顿法
本文主要围绕近端梯度下降法（Proximal Gradient Descent）、交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers）、牛顿法来结合实际的案例进行推导分析，主打一个面向对象。 ......
batch 找到最新的文件
# batch命令 找到当前文件夹中最新的文件，赋值并打印出来 ```bat for /f "tokens=*" %%a in ('dir /b /od') do set newest_zip_file=%%a echo The most recently created file is: %new ......
MATLAB实验四：共轭梯度法程序设计
一、实验目的 掌握共轭梯度法的基本思想及其迭代步骤；学会运用MATLAB编程实现常用优化算法；能够正确处理实验数据和分析实验结果及调试程序。 二、实验内容 （1）求解无约束优化问题：min f(x)=100(x1^2-x2)^2+(x1-1)^2,x∈R； （2）终止准则取||f(x^k)||<=1 ......
C++ write batch files via filstream
#include <assert.h> #include <atomic> #include <chrono> #include <fstream> #include <iomanip> #include <iostream> #include <mutex> #include <numeric> ......
激活函数及其梯度
# 激活函数及其梯度 1959年科学家对青蛙神经元的机制进行了研究，发现神经元不是对所有的输入都响应，而是只有值大于某个阈值时才会响应，且输出的值是固定的。 科学家借鉴这种机制发明了神经元模型。 这个函数在z=0处是不连续的，没法求它的导数，无法使用梯度下降进行优化。 为了解决这问题，科学家引入了新 ......
单层感知机的梯度推导
# 单层感知机的梯度推导  w10表示前一层的第1节点和这一层的第0节点相连。  pytorch实现 注：torch.randn(m,n)生成m行n列 ......
梯度及梯度下降
# 梯度下降 我们的目的是找到使预测值最接近真实值的参数，也就是使损失函数最小的参数，即求解损失函数的极值点。于是引入梯度下降的方法，这是被使用最广泛的优化算法。 梯度下降算法是通过一次次的去调整参数，使得损失函数下降到极小值。 ## 什么叫梯度？ 梯度就是下降的方向，它的值为损失函数的偏导数。学习 ......
value too long for type character(8) Call getNextException to see other errors in the batch.
 **字段内容超过数据库字段设置的长度导致的插入错误的提示信息** 如何定位是哪个字段长度不够长？ mysql的话 ......
梯度降方差/全量数据的近似评估-系列论文小结
问题建模: Model 参数 , 输入 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/ ......
Windows server 2022 个人使用 优化批处理batch
Windows server 2022 个人使用一些优化 @echo off reg add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\Active Setup\Installed Components\{A509B1A7-37EF-4b3f-8CFC-4F3A74704073}" /v " ......
论文阅读笔记《Training Socially Engaging Robots Modeling Backchannel Behaviors with Batch Reinforcement Learning》
Training Socially Engaging Robots Modeling Backchannel Behaviors with Batch Reinforcement Learning 训练社交机器人：使用批量强化学习对反馈信号行为进行建模 发表于TAC 2022。 Hussain N, ......
spring batch简单使用(基于springboot)从数据库读取控制台打印
先上效果图 db脚本，直接数据库执行就好 /* SQLyog Ultimate v11.24 (32 bit) MySQL - 5.6.51 : Database - spring_batch ***************************************************** ......
优化算法-从梯度下降到深度学习非凸优化
一、数学优化 1.1 定义 Mathematical Optimization（数学优化）问题，亦称最优化问题，是指在一定约束条件下，求解一个目标函数的最大值（或最小值）问题。 根据输入变量 𝑿 的值域是否为实数域，数学优化问题可以分为离散优化问题和连续优化问题． 在连续优化问题中，根据是否有变量 ......
机器学习中的batch_size
batch_size：表示单次传递给程序用以训练的数据（样本）个数。比如我们的训练集有1000个数据。这是如果我们设置batch_size=100，那么程序首先会用数据集中的前100个参数，**即第1-100个数据来训练模型。当训练完成后更新权重，再使用第101-200的个数据训练，**直至第十次使 ......
工程数学--上机实验四：共轭梯度法程序设计
首先，根据目标函数，我们计算其梯度和海森矩阵： syms x1 x2; f = 100*(x2 - x1^2)^2 + (1 - x1)^2; grad_f = gradient(f, [x1, x2]); grad_f_fun = matlabFunction(grad_f); hes_f = h ......
[ML&DL] 线性回归的梯度下降
前言 这篇笔记记录了线性回归的梯度下降相关公式的推导。 符号说明： $h$ ：假设函数，是学习算法对线性回归问题给出的一个解决方案。 $J$ ：代价函数，是对 $h$ 和实际数据集之间的误差的描述。 $m$ ：数据集的大小。 $x^{(i)},y^{(i)}$： 第 $i$ 个数据。（$1\le i ......
机器学习（七）：梯度下降解决分类问题——perceptron感知机算法与SVM支持向量机算法进行二维点分类
实验2 感知机算法与支持向量机算法 一、预备知识 1.感知机算法 二、实验目的 掌握感知机算法的原理及设计； 掌握利用感知机算法解决分类问题。 三、实验内容 设计感知机算法求解， 设计SVM算法求解（可调用函数库），请找出支持向量和决策超平面。 四、操作方法和实验步骤 1.感知机算法求解 采用whi ......
02-2 空气动力学基础：动量、热量、质量传递的比拟，球体在大空间的传质过程
比拟对照 三种传递之间在数学上有着很大的相似，不仅有着外在的相似，而是有着内在的相似。 分子运动扩散与湍流扩散 分子运动扩散 其中l为分子平均自由程，w为分子平均运动速度 湍流扩散 其中l为湍流自由程，w'为脉动速度。 因此经常将流场单独研究，而将温度场和浓度场放在一起研究。用温度场模拟浓度场的适用 ......
图像梯度
图像梯度图像梯度计算的是图像变化的速度 对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。（差分，离散） Sobel算子 1 #Sobel ......
图片的腐蚀，膨胀，开丶闭运算，梯度计算，礼帽与黑帽
1 腐蚀操作 用于图片的去毛刺，内容削减 1 #腐蚀操作 2 #cv2.erode(src,kernel,iterations) 3 #src是图片数字化数组 4 #kernel则是一个盒，对该盒内的像素进行复试操作，值越小腐蚀能力越狠 5 #iterations是一个迭代次数，就是说你对这个图片进 ......
机器学习的一些基本概念（函数/标准化/梯度下降/正则化）
基本概念 各种函数 损失函数（Loss Function）度量单样本****或者一个批次的样本预测的错误程度，损失函数越小，模型就越好。常用的损失函数包括：0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数等 代价函数（Cost Function）度量全部样本集的平均误差。常用的代价函数包括均 ......
深度学习基础入门篇[六]：模型调优，学习率设置（Warm Up、loss自适应衰减等），batch size调优技巧，基于方差放缩初始化方法。
深度学习基础入门篇[六]：模型调优，学习率设置（Warm Up、loss自适应衰减等），batch size调优技巧，基于方差放缩初始化方法。 ......
深度学习--梯度下降再理解+线性回归
深度学习--梯度下降再理解+线性回归 梯度下降 梯度下降的对象是 模型的参数，即 权重w ，偏置项b，通过寻找合适的参数使模型的loss值最小 Loss函数是关于输入，输出，权重，偏置项的函数，即：loss=(y-(wx+b))^2。loss值最小，y与wx+b相似。 个人思考：如果训练的数据量越大 ......
batch log grok
%{TIMESTAMP_ISO8601:log_datetime} %{WORD:log_level} %{NUMBER:log_random_number} \[%{GREEDYDATA:log_thread}\] %{GREEDYDATA:log_class} : ForeignBondFav\ ......