python多线性回归梯度下降 / 张生荣

Python实现多元线性回归的梯度下降法

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. ...

简单批量梯度下降代码其中涉及到公式 alpha表示超参数,由外部设定.过大则会出现震荡现象,过小则会出现学习速度变慢情况,因此alpha应该不断的调整改进. 注意1/m前正负号的改变 Xj的意义为j ...

我正在尝试在 pyspark 中的 SGD 模型上执行交叉验证,我正在使用pyspark.mllib.regression,ParamGridBuilder和CrossValidator都来自pysp ...

使用神经网络进行样本训练,要实现随机梯度下降算法.这里我根据麦子学院彭亮老师的讲解,总结如下,(神经网络的结构在另一篇博客中已经定义): def SGD(self, training_data, ep ...

线性回归属于监督学习,因此方法和监督学习应该是一样的,先给定一个训练集,根据这个训练集学习出一个线性函数,然后测试这个函数训练的好不好(即此函数是否足够拟合训练集数据),挑选出最好的函数(cost f ...

本文实例为大家分享了python实现梯度下降求解逻辑回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下对比线性回归理解逻辑回归,主要包含回归函数,似然函数,梯度下降求解及代码实现线性回归 1.线性回归函数 ...

本文实例为大家分享了python实现梯度下降和逻辑回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import numpy as np import pandas as pd import os data ...

Rosenbrock函数的定义如下: 其函数图像如下: 我分别使用梯度下降法和牛顿法做了寻找Rosenbrock函数的实验. 梯度下降梯度下降的更新公式: 图中蓝色的点为起点,橙色的曲线(实际上是折 ...

SVD是矩阵分解常用的方法,其原理为:矩阵M可以写成矩阵A.B与C相乘得到,而B可以与A或者C合并,就变成了两个元素M1与M2的矩阵相乘可以得到M. 矩阵分解推荐的思想就是基于此,将每个user和it ...

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 ...

用python进行线性回归分析非常方便,有现成的库可以使用比如:numpy.linalog.lstsq例子.scipy.stats.linregress例子.pandas.ols例子等. 不过本文使用 ...

前言说到如何用Python执行线性回归,大部分人会立刻想到用sklearn的linear_model,但事实是,Python至少有8种执行线性回归的方法,sklearn并不是最高效的. 今天,让我们 ...

线性模型线性模型介绍线性模型是很常见的机器学习模型,通常通过线性的公式来拟合训练数据集.训练集包括(x,y),x为特征,y为目标.如下图: 将真实值和预测值用于构建损失函数,训练的目标是最小化这个 ...

sympy有个vector 模块,里面提供了求解标量场.向量场的梯度.散度.旋度等计算,官方参考连接: http://docs.sympy.org/latest/modules/vector/inde ...

SGD 随机梯度下降 Keras 中包含了各式优化器供我们使用,但通常我会倾向于使用 SGD 验证模型能否快速收敛,然后调整不同的学习速率看看模型最后的性能,然后再尝试使用其他优化器. Keras 中 ...

机器学习过程中经常需要可视化,有助于加强对模型和参数的理解. 下面对梯度下降过程进行动图演示,可以修改不同的学习率,观看效果. import numpy as np import matplotlib ...

本文用python实现线性回归算法,供大家参考,具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Oct 11 19:2 ...

目录一.激活函数 1.Sigmoid函数 2.Tanh函数 3.ReLU函数二.损失函数及求导 1.autograd.grad 2.loss.backward() 3.softmax及其求导三. ...