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    2019-09-01 16:07:21
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  • 合辑传送门-->>数据分析-合辑在机器学习中,并不是所有情况都能根据目标函数直接求解,大多时候我们的思想都是交给机器一堆数据,然后告诉它怎样的学习方法(目标函数)是对的,然后让它朝着这个方向一小步一小步前进(迭代)。 批量梯度下降(BatchGradientDescent,BGD) 优点:  (1)一次迭代是对所有样本进行计算,此时利用矩阵进...
    2019-08-03 00:36:29
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  • ——简单易懂梯度下降算法梯度下降什么是梯度下降呢?梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(GradientDescent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来,如果我们需要求解损失函数的...
    2019-09-05 19:53:43
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  • 目录第一篇:传统数据分析1.1项目目的1.2数据处理1.3分析过程第二篇:机器学习在医疗上应用2.1.算法概述2.2.基于logistic回归算法和Sigmoid函数的分类2.3基于梯度上升法的最佳回归函数确定2.4.目标函数与最大似然函数估计2.5编程实现第三篇总结3.1传统数据分析的优缺点3.2基于大数据的分析第一篇:传统数据分析项
    2017-12-15 18:10:05
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  • 梯度下降算法分析与简述梯度下降(gradientdescent)是一种最优化算法,基于爬山法的搜索策略,其原理简单易懂,广泛应用于机器学习和各种神经网络模型中。在吴恩达的神经网络课程中,梯度下降算法是最先拿来教学的基础算法。梯度下降算法的基本原理要想找到某函数的最大值或者最小值,最迅速的方法就是沿着梯度的方向上升或者下降。梯度下降算法就是以目标的负梯度方向对参数进行调整,沿着目标函数J(x,y)的
    2017-04-05 14:38:14
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    2019-06-26 15:49:22
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  • 如今机器学习的数据集动则几千万或上亿,如果运用我们之前学过的Batch梯度下降算法,就会发现效率很低,因为在梯度下降时,每次循环都要对所有的数据进行求和,这会浪费大量的时间。有没有更好的方法去处理大数据呢?答案是有的。我们在处理大数据时,会选择随机梯度下降算法(Stochasticgradientdescent)。下面是随机梯度下降算法的代价函数:之后是随机梯度下降算法:...
    2019-06-10 09:43:25
    阅读量:66
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