1樓:紫月開花
邏輯回歸
:y=sigmoid(w'x)
線性回歸:y=w'x
也就是邏輯回歸比線性回歸多了乙個sigmoid函式,sigmoid(x)=1/(1+exp(-x)),其實就是對x進行版歸一化操作,使得權sigmoid(x)位於0~1
邏輯回歸通常用於二分類模型,目標函式是二類交叉熵,y的值表示屬於第1類的概率,使用者可以自己設定乙個分類閾值。
線性回歸用來擬合資料,目標函式是平法和誤差
機器學習 為什麼會使用梯度下降法
2樓:匿名使用者
梯度下降法是乙個最優化演算法,通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一,雖然現在已經不具有實用性,但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的,最速下降法越接近目標值,步長越小,前進越慢。
梯度下降法可以用於求解非線性方程組。
顧名思義,梯度下降法的計算過程就是沿梯度下降的方向求解極小值(也可以沿梯度上公升方向求解極大值)。
表示梯度方向上的搜尋步長。梯度方向我們可以通過對函式求導得到,步長的確定比較麻煩,太大了的話可能會發散,太小收斂速度又太慢。一般確定步長的方法是由線性搜尋演算法來確定,即把下乙個點的座標看做是ak+1的函式,然後求滿足f(ak+1)的最小值即可。
因為一般情況下,梯度向量為0的話說明是到了乙個極值點,此時梯度的幅值也為0.而採用梯度下降演算法進行最優化求解時,演算法迭代的終止條件是梯度向量的幅值接近0即可,可以設定個非常小的常數閾值。
3樓:不是7個漢字嗎
機器學習問題中涉及到大量優化問題,很多時候難以直接使偏導取零來得到最優解,這個時候就需要梯度下降法及其衍生模型來迭代地取得最優解了。
梯度下降演算法是屬於回歸問題的一部分麼?是所有機器學習線性回歸都是梯度演算法嗎?
4樓:匿名使用者
梯度下復
降法是乙個最優化算法制,通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一,雖然現在已經不具有實用性,但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的,最速下降法越接近目標值,步長越小,前進越慢。
梯度下降法(gradient descent)是乙個最優化演算法,通常也稱為最速下降法。
常用於機器學習和人工智慧當中用來遞迴性地逼近最小偏差模型。
顧名思義,梯度下降下法的計算過程就是沿遞度下降的方向求解極小值(也可以沿遞度上公升方向求解極大值)。
其迭代公式為
,其中代表梯度負方向,
表示梯度方向上的搜尋步長。梯度方向我們可以通過對函式求導得到,步長的確定比較麻煩,太大了的話可能會發散,太小收斂速度又太慢。一般確定步長的方法是由線性搜尋演算法來確定,即把下乙個點的座標ak+1看做是的函式,然後求滿足f(ak+1)的最小值的 即可。
因為一般情況下,梯度向量為0的話說明是到了乙個極值點,此時梯度的幅值也為0.而採用梯度下降演算法進行最優化求解時,演算法迭代的終止條件是梯度向量的幅值接近0即可,可以設定個非常小的常數閾值。
機器學習實戰筆記 梯度下降跟梯度有關嗎
5樓:匿名使用者
函式的抄
梯度是指它在這一點處增長最快的方向,顯然負梯度方向就是下降最快的方向。
梯度下降方向就是和負梯度方向的夾角小於90度的方向,也就是和負梯度方向的內積小於0,沿著梯度下降方向移動,函式的值會減小。
因此最小化乙個函式的通常做法是:從某一點出發,找到該點的梯度下降方向)沿著這個方向移動一定的距離。不斷迭代,直到滿足終止準則。
目前幾乎所有的機器學習求解演算法都是基於梯度下降的,例如owlqn、sgd、async-sgd等
機器學習 吳恩達 為什麼線性回歸和邏輯回歸的梯度下降演算法一樣
6樓:萌比喲
邏輯回歸:y=sigmoid(w'x)
線性回歸:y=w'x
也就是邏輯回歸比線性回歸多了乙個sigmoid函式,sigmoid(x)=1/(1+exp(-x)),其實就是對x進行歸一化操作,使得sigmoid(x)位於0~1
邏輯回歸通常用於二分類模型,目標函式是二類交叉熵,y的值表示屬於第1類的概率,使用者可以自己設定乙個分類閾值。
線性回歸用來擬合資料,目標函式是平法和誤差
7樓:努力向前
這個是通過求導求出來的,只是兩個目標函式的導數一樣罷了
利用梯度下降法求解為什麼損失值先下降一段時間,後逐漸上公升
8樓:匿名使用者
梯度下降法是乙個最優化演算法,通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一,雖然現在已經不具有實用性,但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的,最速下降法越接近目標值,步長越小,前進越慢。
梯度下降法(gradientdescent)是乙個最優化演算法,通常也稱為最速下降法。常用於機器學習和人工智慧當中用來遞迴性地逼近最小偏差模型。顧名思義,梯度下降下法的計算過程就是沿遞度下降的方向求解極小值(也可以沿遞度上公升方向求解極大值)。
其迭代公式為,其中代表梯度負方向,表示梯度方向上的搜尋步長。梯度方向我們可以通過對函式求導得到,步長的確定比較麻煩,太大了的話可能會發散,太小收斂速度又太慢。一般確定步長的方法是由線性搜尋演算法來確定,即把下乙個點的座標ak+1看做是的函式,然後求滿足f(ak+1)的最小值的即可。
因為一般情況下,梯度向量為0的話說明是到了乙個極值點,此時梯度的幅值也為0.而採用梯度下降演算法進行最優化求解時,演算法迭代的終止條件是梯度向量的幅值接近0即可,可以設定個非常小的常數閾值。
機器學習一般常用的演算法有哪些，機器學習有哪些演算法
看這篇部落格基本就挺全了，包含了比較新的演算法，像17年微軟開源的lgb演算法也有介紹，而且通俗易懂網頁連結 演算法很多種的，像貝葉斯網路 som神經網路 bp神經網路 art神經網路 貝葉斯網路 支援向量機等等 演算法不在於知道有哪些,而在於知道何種情況下能用哪種. rbf神經網路 hopfiel...
請教數學向量的問題，關於旋度 散度 梯度的公式
公式沒有來問題，至於你說源的 b grad 可以這樣理解，首先b和grad都是向量，以三維為例，設b b1,b2,b3 而grad 即 的定義是向量 x,y,z 表示偏導符號 根據向量點乘的定義，b grad b1 x b2 y b3 z，注意這是乙個標量，所以 b grad a 的意義就是標量 b...
請教機器配置的相容性問題
合理，完全可行 你不想用技嘉這塊板子那就換2線的p45的板子，華碩那塊板子說實話是不錯，可是這塊板子貴也是肯定的，你願意花錢就用也沒事，要不就用捷波的p45，做工也算不錯了，卡和u得相容沒大問題，記憶體你不放心就用金士頓的，這個的相容性一向很好 你的配置 cpu intel 奔騰雙核 e5200 盒...