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机器学习100天，今天讲的是：使用梯度下降算法求解线性回归问题。
一、梯度下降更新公式
之前我们介绍了正规方程法直接求解线性回归问题，但是梯度下降算法在机器学习中更为常用，因为面对复杂问题时，梯度下降算法能够更加容易获得全局最优解。上一节我们已经介绍了梯度下降算法的理论解释，下面我们将编写梯度下降算法的程序，解决线性回归问题。
还是房价预测的问题，简单线性模型：
y ^ = w 0 + w 1 x \\hat y=w_0+w_1x
机器学习100天（十三）：013最通俗地理解梯度下降算法
机器学习100天，今天讲的是：最通俗地理解梯度下降算法！一、下山问题梯度下降算法的解释非常简单：局部下降最快的方向就是梯度的负方向！这是我们日常经验得到的，其本质的原因到底是什么呢？也许很多同学还不太清楚... 查看详情
机器学习100天（十三）：013最通俗地理解梯度下降算法
机器学习100天，今天讲的是：最通俗地理解梯度下降算法！一、下山问题梯度下降算法的解释非常简单：局部下降最快的方向就是梯度的负方向！这是我们日常经验得到的，其本质的原因到底是什么呢？也许很多同学还不太清楚... 查看详情
机器学习100天（十七）：017逻辑回归梯度下降
机器学习100天，今天讲的是：逻辑回归-梯度下降！在讲解了逻辑回归的基本原理和损失函数之后，我们来推导逻辑回归模型中参数w和b的梯度表达式。我们之前介绍过，计算逻辑回归的代价函数实际上包含了下面三个过程：Z=WTX+... 查看详情
机器学习100天（十七）：017逻辑回归梯度下降
机器学习100天，今天讲的是：逻辑回归-梯度下降！在讲解了逻辑回归的基本原理和损失函数之后，我们来推导逻辑回归模型中参数w和b的梯度表达式。我们之前介绍过，计算逻辑回归的代价函数实际上包含了下面三个过程：Z=WTX+... 查看详情
ng机器学习视频笔记——梯度下降算法解释以及求解θ
ng机器学习视频笔记（二）——梯度下降算法解释以及求解θ （转载请附上本文链接——linhxx） 一、解释梯度算法 梯度算法公式以及简化的代价函数图，如上图所示。 ... 查看详情
机器学习实战之logistic回归
...2.logistic回归分类函数 一、概述 分类技术是机器学习和数据挖掘应用中的重要组成部分。在数据科学中，大约70%的问题属于分类问题。解决分类问题的算法也有很多种，比如 查看详情
hulu机器学习问题与解答系列|二十四：随机梯度下降法
...量的爆炸式增长。如下图所示，随着数据量的增长，传统机器学习算法的性能会进入平台期，而深度学习算法因其强大的表示能力，性能得以持续增长，甚至在一些任务上超越人类。因此有人戏称，“得 查看详情
看代码理解批量梯度下降求解线下回归问题
layout:posttitle:梯度下降算法subtitle:批量梯度下降求解线下回归问题date:2017-12-01author:Felixcatalog:truetags:-机器学习-优化算法---//##############################################################//#//#批量梯度下降算法实例：求解线性回归问题//#//### 查看详情
机器学习梯度下降算法
目录1详解梯度下降算法1.1梯度下降的相关概念复习1.2梯度下降法的推导流程2梯度下降法大家族2.1全梯度下降算法(FG)2.2随机梯度下降算法(SG)2.3小批量梯度下降算法2.4随机平均梯度下降算法(SAG)3小结1详解梯度下降算法1.1梯度下降... 查看详情
梯度下降算法原理讲解(代码片段)
其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。书的购买链接书的勘误，优化，源代码资源导言最优化问题在... 查看详情
机器学习中梯度下降法和牛顿法的比较
在机器学习的优化问题中，梯度下降法和牛顿法是常用的两种凸函数求极值的方法，他们都是为了求得目标函数的近似解。在逻辑斯蒂回归模型的参数求解中，一般用改良的梯度下降法，也可以用牛顿法。由于两种方法有些相似... 查看详情
机器学习采用em算法求解的模型有哪些，为什么不用牛顿法或梯度下降法？(面试回答)
采用EM算法求解的模型有哪些，为什么不用牛顿法或梯度下降法？（1）概念EM算法称为期望最大化算法，分为两步，求期望和求极大值。（2）基本思想首先根据己经给出的观测数据，估计出模型... 查看详情
机器学习梯度下降法（超详解）
...比较和进一步优化5.1算法比较5.2梯度下降优化算法前言在机器学习】线性回归的损失和优化中介绍了最基本的梯度下降 查看详情
梯度下降
...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... 查看详情
细品-梯度下降
梯度下降是一个用于求解函数最小值的算法。在机器学习问题上，我们通常会得出模型的代价函数，用于评估模型与真实情况之间的差距。通常我们在确定模型时，会将代价函数取最小时的参数值作为我们模型的最终参数。... 查看详情
ml（附录1）——梯度下降
...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... 查看详情
梯度下降法介绍-黑马程序员机器学习讲义
学习目标知道全梯度下降算法的原理知道随机梯度下降算法的原理知道随机平均梯度下降算法的原理知道小批量梯度下降算法的原理上一节中给大家介绍了最基本的梯度下降法实现流程，常见的梯度下降算法有：全梯度... 查看详情
梯度下降算法有哪些？有什么区别？背景原理公式代码
...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... 查看详情