python梯度下降法 / 张生荣

python梯度下降法的简单示例

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, ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

本文实例为大家分享了python实现梯度下降算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下简介本文使用python实现了梯度下降算法,支持y = Wx+b的线性回归目前支持批量梯度算法和随机梯度下降算 ...

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, ...

梯度下降(Gradient Descent)算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法.当前流行的机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现. 本文主要以线性回归算法损失函数求极小值来说明 ...

python版本选择这里选的python版本是2.7,因为我之前用python3试了几次,发现在画3d图的时候会报错,所以改用了2.7. 数据集选择数据集我选了一个包含两个变量,三个参数的数据集, ...

导入所需库 %matplotlib inline import sympy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sympy. ...

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 ...

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 ...

目录 1.引例 2.数值解法 3.梯度下降算法 4.代码实战:Logistic回归 1.引例给定如图所示的某个函数,如何通过计算机算法编程求f(x)min? 2.数值解法传统方法是数值解法,如图所 ...