梯度
线性回归-梯度下降
上了篇尝试了利用穷举法来求较好的模型，但是穷举法的效率很低。还有一种更高效的方法，梯度下降法（Gradient Descent）。 算法过程 代码实现 x = [338., 333., 328., 207., 226., 25., 179., 70., 208., 606.] y = [640., ......
梯度下降、梯度消失、梯度爆炸
https://www.3blue1brown.com/lessons/gradient-descent 梯度下降： 成本函数：当网络自信地正确地对这个图像进行分类时，成本很小，但当它不知道自己在做什么时，成本就很大。 最小化成本函数：找到训练成本的最小值 微积分，有时可以通过求解斜率为零时来明确地 ......
[机器学习复习笔记] Grandient Descent 梯度下降法
Grandient Descent 1. 梯度下降法 1.1 梯度与梯度下降 对于 一元函数 来说，梯度就是函数的导数；对于 多元函数 来说，梯度是一个由函数所有 偏微分 组成的向量。 梯度下降 是通过一步步迭代，使得所有 偏微分 的值达到最低。 可以以简单的 一元二次函数 \(y = (x - 1 ......
机器学习中的优化方法——两种梯度下降法的Python实验报告
1 背景 考虑正则逻辑回归的反对函数（Consider the objection function of regularized logistic regression）： \[\begin{gather*} \mathop{min}\limits_{x\in\mathbb{R}^d}f(x)=\ ......
神经网络基础篇：详解逻辑回归 & m个样本梯度下降
逻辑回归中的梯度下降 本篇讲解怎样通过计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降算法。它的关键点是几个重要公式，其作用是用来实现逻辑回归中梯度下降算法。但是在本博客中，将使用计算图对梯度下降算法进行计算。必须要承认的是，使用计算图来计算逻辑回归的梯度下降算法有点大材小用了。但是，认为以这个例子作为开始来讲解 ......
机器学习——梯度爆炸和梯度消失
🤔️如何避免梯度爆炸或消失？ 在参数初始化时需要非常小心，以确保梯度和参数可以得到很好的控制（随即初始化） ReLU激活函数缓解了梯度消失问题，这样可以加速收敛。（Sigmoid激活函数在输入很大或是很小时，它的梯度都会消失。） ......
刘老师《Pytorch深度学习实践》第三讲：梯度下降
1.分治法不能用 局部点干扰性大 2.梯度下降 3. 随机梯度下降 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)：由于批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法正是为了解决批量梯度下降 ......
神经网络基础篇：梯度下降法（Gradient Descent）
梯度下降法 梯度下降法可以做什么？ 在 测试集上，通过最小化代价函数（成本函数）\(J(w,b)\)来训练的参数\(w\)和\(b\)， 如图，在第二行给出和之前一样的逻辑回归算法的代价函数（成本函数） 梯度下降法的形象化说明 在这个图中，横轴表示 的空间参数\(w\)和\(b\)，在实践中，\(w ......
CSP20230917-3 梯度求解 题解
〇、题目 太长了懒得写。 简单来说就是求对于一个后缀表达式，每个询问给出一个下标和一些值，求以该下标变量为自变量其它变量为常数时的偏导数。 一、思路 考虑直接对于表达式建出表达式树。 建树的过程比较直接：每次栈里面放节点编号，遇到符号就取出当前栈顶两个节点作为子节点。 每次查询直接对整棵树爆搜，因为 ......
深入原理-基于梯度下降法进行参数优化学习
基于梯度下降法进行参数优化学习感知器的训练 首先将权重w和 偏置b随机初始化为一个很小的数，然后在训练中不断更新w和b的值，使得损失函数更小。1.将权重初始化为 0 或一个很小的随机数2.对于每个训练样本 x(i) 执行下列步骤： 计算输出值 y^.更新权重其中下面用感知器实现and操作，具体代码如 ......
[机器学习] 2. 随机方差缩减梯度下降 SVRG
ML Theory 太魔怔了！！！！！ 接上文，GD 有 \(\frac 1T\) 的收敛速率而 SGD 只有 \(\frac 1{\sqrt T}\) 的收敛速率。有许多种方法可以加速 SGD 的收敛速度。有一类算法是通过让方差呈递减趋势下降，最终以与 GD 同阶的速度收敛（凸与 \(L\)-平滑 ......
深入理解梯度消失和梯度爆炸
梯度消失和梯度爆炸 2 神经网络梯度消失与梯度爆炸 2.1 简介梯度消失与梯度爆炸 层数比较多的神经网络模型在训练的时候会出现梯度消失(gradient vanishing problem)和梯度爆炸(gradient exploding problem)问题。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般会随着网 ......
Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化|附代码数
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变 ......
梯度下降、Mini-Batch梯度下降、动量梯度下降、Adam
梯度下降、Mini-Batch梯度下降、动量梯度下降以及Adam都是用于训练机器学习模型的优化算法。 梯度下降 (Gradient Descent)： 梯度下降是一种优化算法，用于调整模型参数以最小化损失函数。 想象一下你站在山上，想要找到山底的最低点。你每一步都沿着最陡峭的下坡方向走，直到到达最低 ......
感性理解梯度下降 GD、随机梯度下降 SGD 和 SVRG
ML Theory 太魔怔了！！！！！ 从微积分课上我们学到 对一个 \(\mathscr C^2\) 函数，其二阶泰勒展开的皮亚诺余项形式 \[f(\bm w') = f(\bm w) + \langle \nabla f(\bm w), \bm w' - \bm w\rangle + o(\|\ ......
深度学习梯度与反向传播
梯度与反向传播 1、梯度(方向向量) 1.1 什么是梯度 梯度：是一个向量，导数+变化最快的方向(学习的前进方向) 目标：通过梯度调整(学习)参数$$w$$,尽可能的降低$$loss$$ 一般的，随机初始一个$$w0$$,通过优化器在学习率和梯度的调整下，让$$loss$$函数取到最小值。 1.2 ......
小批量梯度下降
在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比 在标准的梯度下降中，参数的更新公式是： θ=θ−η∇θJL(θ)\theta = \theta - \eta \nabla_\theta JL(\theta)θ=θ−η∇θJL(θ) 其中，η\etaη 是学习率，∇θJL(θ)\nabla ......
Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化|附代码数
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变 ......
8.动量梯度下降
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io import math import sklearn import sklearn.datasets from opt_utils import load_param ......
7.mini-batch梯度下降
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io import math import sklearn import sklearn.datasets from opt_utils import load_param ......
jmeter梯度加压
参考：https://blog.csdn.net/xiaodeng2017/article/details/125190975 jmeter加压方式 第一种加压： Stepping Thread Group 下载地址：Download :: JMeter-Plugins.org 将JMeterPlu ......
深度学习-梯度下降MiniBatch、RMSprop、Adam等
目录 0、综述： SGD 1、mini-batch 2、指数平均加权 3、理解指数加权平均 4、指数加权平局的修正 5、动量梯度下降法 6、RMSprop 7、Adam优化算法 8、衰减率 9、局部最优 0、综述： 在VSLAM后端中有各种梯度下降优化算法，例如：最速下降法、牛顿法、高斯-牛顿法、L ......
高等数学 - 方向导数，梯度
方向导数 a) 方向导数是针对多元函数的导数。（下面都以二元函数来进行说明） b) 那不是已经有偏导函数了么？为啥还来了个方向导数？ 因为偏导数研究的是沿坐标轴正方向时函数的变化率，比如：沿x轴正方向，这时只有一个变量再变。 然后数学家们觉得这还不够，要研究下沿着非坐标轴方向时函数的变化率，这个就是 ......
机器学习算法原理实现——lightgbm，核心leaf-wise生长结合数据和特征并行+直方图算法+单边梯度抽样+互斥特征捆绑
算法亮点： 1、leaf-wise生长策略+特征并行和数据并行 让我们通过一个简单的例子来详细解释 LightGBM 的 Leaf-wise 生长策略。假设我们有以下的数据集：| 年龄 | 收入 | 购买 || | | || 20 | 3000 | 0 || 25 | 3500 | 0 || 30 ......
梯度下降法课后小题
梯度下降法解决优化的问题 考虑优化问题 \[minf(x) = x_1^2 + 2x_2^2 + 4 \] 1. 写出梯度算法求解该问题的迭代公式，详细阐述迭代公式每项的意义。 \[f(x)= x_1^2 + 2x_2^2 + 4 \tag{1} \]\[\frac {\partial f(x)} ......
机器学习算法原理实现——使用梯度下降求解Lasso回归和岭回归
本文本质上是在线性回归的基础上进行扩展，加入了正则化而已！ 机器学习算法原理实现——使用梯度下降求解线性回归 正则化在机器学习中是一种防止过拟合的技术，它通过在损失函数中添加一个惩罚项来限制模型的复杂度。举一个实际的例子，假设你正在训练一个机器学习模型来预测房价。你有很多特征，如房间数量、地理位置、 ......
机器学习算法原理实现——使用交叉熵、梯度下降求解逻辑回归
交叉熵的定义以及和熵的区别？ 交叉熵是衡量两个概率分布之间的差异的一个度量。在机器学习和深度学习中，尤其是分类问题，交叉熵常被用作损失函数。交叉熵度量的是实际分布（标签）与模型预测之间的不一致程度。 这个值越小，模型的预测与真实分布越接近。完美的预测会有交叉熵为0，这是因为模型的预测概率分布与真实概 ......
梯度下降算法入门
提到梯度下降我们知道梯度下降算法是很多机器学习算法、深度学习算法的基础。 首先我们需要明确一些概念什么是梯度： 梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。 梯度的数学定义可以看这里[ ......
梯度消失
产生原因 激活函数采用sigmod或双曲正切函数时输入过大或则过小会导致其梯度接近于0 解决方案 采用Relu函数 输入数据归一化(批归一化)是所有输入数据落在梯度不为0的区间 合适的权值初始化策略 ......
“梯度下降法”的原理
梯度下降法是一个用于优化多变量函数的迭代方法。在深度学习和机器学习中，通常用它来优化损失函数，从而找到一个模型的最优参数。 以下是梯度下降法的原理详解： 1. **目标**：我们的目标是找到函数\(f(\theta)\)的最小值，其中\(\theta\)是一个参数向量。在机器学习中，这个函数通常是损 ......