线性回归 首先要明白什么是回归.回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值. 假设特征和结果满足线性关系,即满足一个计算公式h(x),这个公式的自变量就是已知的数据x,函数值h(x)就是要预测的目标值.这一计算公式称为回归方程,得到这个方程的过程就称为回归. 假设房子的房屋面积和卧室数量为自变量x,用x1表示房屋面积,x2表示卧室数量:房屋的交易价格为因变量y,我们用h(x)来表示y.假设房屋面积.卧室数量与房屋的交易价格是线性关系. 他们满足公式 上述公式中的θ为参数,也称为权…
线性回归 首先要明白什么是回归.回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值. 假设特征和结果满足线性关系,即满足一个计算公式h(x),这个公式的自变量就是已知的数据x,函数值h(x)就是要预测的目标值.这一计算公式称为回归方程,得到这个方程的过程就称为回归. 假设房子的房屋面积和卧室数量为自变量x,用x1表示房屋面积,x2表示卧室数量:房屋的交易价格为因变量y,我们用h(x)来表示y.假设房屋面积.卧室数量与房屋的交易价格是线性关系. 他们满足公式 上述公式中的θ为参数,也称为权…
(蓝色字体:批注:绿色背景:需要注意的地方:橙色背景是问题) 一,机器学习分类 二,梯度下降算法:2.1模型   2.2代价函数   2.3 梯度下降算法 一,机器学习分类 无监督学习和监督学习 无监督学习主要有聚类算法(例题:鸡尾酒会算法)根据数据中的变量关系来将数据进行分类 其中分类算法,可以根据一个特征来分类,多个特征分类更加准确 二,多元回归问题 2.1 模型定义: m代表训练集中实例的数量 x  代表特征或者输入变量 (x是一个向量,可以有很多特征) y  代表目标变量/输出变量(y也…
  梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法,其有着三种不同的形式:批量梯度下降(Batch Gradient Descent).随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)以及小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent).其中小批量梯度下降法也常用在深度学习中进行模型的训练.接下来,我们将对这三种不同的梯度下降法进行理解.   为了便于理解,这里我们将使用只含有一个特征的线性回归来展开.此时线性回归的假设函数为: \[ h_{\theta…
优化函数 损失函数 BGD 我们平时说的梯度现将也叫做最速梯度下降,也叫做批量梯度下降(Batch Gradient Descent). 对目标(损失)函数求导 沿导数相反方向移动参数 在梯度下降中,对于参数的更新,需要计算所有的样本然后求平均,其计算得到的是一个标准梯度(这是一次迭代,我们其实需要做n次迭代直至其收敛).因而理论上来说一次更新的幅度是比较大的. SGD 与BGD相比,随机也就是说我每次随机采用样本中的一个例子来近似我所有的样本,用这一个随机采用的例子来计算梯度并用这个梯度来更新…
排版也是醉了见原文:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5089753.html 在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练.其实,常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式,它们也各自有着不同的优缺点. 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较. 1. 批量梯度下降法BGD 批量梯度下降法(Batch Gradient Descent,简称BGD)是梯度下降法最原始的形式,它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新…
SGD 讲解,梯度下降的做法,随机性.理解反向传播 待办 Stochastic Gradient Descent 随机梯度下降没有用Random这个词,因为它不是完全的随机,而是服从一定的分布的,只是具有随机性在里面. 其中的Stochastic的意思是从x到y的映射: x→yx\to y x→y 给定一个xxx并不能确定地知道输出yyy,而是服从一定的概率分布. 与之对应的是Deterministic这个词,它表示从xxx到yyy的映射是确定的: y=f(x)y=f(x) y=f(x) 具体地…
airfoil4755 下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1YEtNjJ0_G9eeH6A6vHXhnA 提取码:dwjq 梯度下降 (Boyd & Vandenberghe, 2004) %matplotlib inline import numpy as np import torch import time from torch import nn, optim import math import sys sys.path.append('/home/kesci…
引言 机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记,涵盖线性回归.逻辑回归.Softmax回归.神经网络和SVM等等,主要学习资料来自网上的免费课程和一些经典书籍,免费课程例如Standford Andrew Ng老师在Coursera的教程以及UFLDL Tutorial,经典书籍例如<统计学习方法>等,同时也参考了大量网上的相关资料(在后面列出).    前言 机器学习中的大部分问题都是优化问题,而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法处理,那么搞懂什么是梯度,…
梯度下降法 ​ 下面的h(x)是要拟合的函数,J(θ)损失函数,theta是参数,要迭代求解的值,theta求解出来了那最终要拟合的函数h(θ)就出来了.其中m是训练集的记录条数,j是参数的个数. 梯度下降法流程: (1)先对θ随机赋值,可以是一个全零的向量. (2)改变θ的值,使J(θ)按梯度下降的方向减少. 以上式为例: (1)对于我们的函数J(θ)求关于θ的偏导: (2)下面是更新的过程,也就是θi会向着梯度最小的方向进行减少.θi表示更新之前的值,-后面的部分表示按梯度方向减少的量,α表…