梯度下降法 python 可视化 / 张生荣

python应用Axes3D绘图（批量梯度下降算法）

本文实例为大家分享了python批量梯度下降算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下问题: 将拥有两个自变量的二阶函数绘制到空间坐标系中,并通过批量梯度下降算法找到并绘制其极值点大体思路: 首先, ...

目录 1. 读取数据 2.定义代价函数 3. 梯度下降 4.可视化展示 1. 读取数据首先要做的就是读取数据,请自行准备一组适合做多元回归的数据即可.这里以data.csv为例,这里做的是二元回归. ...

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 ...

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. ...

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 ...

梯度下降法的原理和公式这里不讲,就是一个直观的.易于理解的简单例子. 1.最简单的情况,样本只有一个变量,即简单的(x,y).多变量的则可为使用体重或身高判断男女(这是假设,并不严谨),则变量有两个, ...

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 ...

目录 1.首先读取数据集 2.初始化相关参数 3.定义计算代价函数–>MSE 4.梯度下降 5.执行 1.首先读取数据集导包并读取数据,数据自行任意准备,只要有两列,可以分为自变量x和因变量y ...

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 ...

目录写在前面随机梯度下降法参考文献写在前面随机梯度下降法就在随机梯度上.意思就是说当我们在初始点时想找到下一点的梯度,这个点是随机的.全批量梯度下降是从一个点接着一点是有顺序的,全部数据点都 ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy) TensorFlow经过使用梯度下降法 ...

本文研究的主要是python可视化包Bokeh的相关内容,具体如下. 问题:需要把pandas的数据绘图并通过网页显示,matplotlib需要先保存图像,不合适. 解决:在网上搜了一下,找到一篇介绍 ...

python可视化 #导入两个库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #第一个参数就是x轴的初始值 #第二个参数是x轴的终止值 #第三 ...

喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况:做图表时,用哪种好看又实用的可视化工具包呢?之前文章里出现过漂亮的图表时,也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的.下面,作者介绍了八种在 ...

mhd格式的文件里面包含的是raw图像的一些头信息,比如图片大小,拍摄日期等等,那么如何可视化图像呢? import cv2 import SimpleITK as sitk import matpl ...

机器学习算法中回归算法有很多,例如神经网络回归算法.蚁群回归算法,支持向量机回归算法等,其中也包括本篇文章要讲述的梯度下降算法,本篇文章将主要讲解其基本原理以及基于Spark MLlib进行实例示范, ...

机器学习中非常重要的一环就是数据的可视化分析,从源数据的可视化到结果数据的可视化都离不开可视化工具的使用,sklearn+matplotlib的组合在日常的工作中已经满足了绝对大多数的需求,今天主要介 ...

这篇文章主要介绍了python可视化text()函数使用详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下函数功能:添加图形内容细节的无指向型注释 ...

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