梯度下降算法线性回归数据

本程序是根据斯坦福大学吴恩达老师的机器学习公开课实现的MATLAB程序简单易懂你值得拥有

针对梯度下降在线性回归中的应用,使用python 代码手写一个梯度下降的函数,这样对梯度下降会有一个更好的了解

最优化问题在机器学习中有非常重要的地位,很多机器学习算法最后都归结为求解最优化问题。在各种最优化算法中,梯度下降法是最简单、最常见的一种,在深度学习的训练中被广为使用。在本文中,SIGAI将为大家系统

BAT算法工程师为你深入详细地讲解梯度下降法,带你轻松入门机器学习!

这是用python写的梯度下降算法，写的是n维矩阵。

梯度下降(Gradient Decent) 主要参考资料:台大李宏毅教授的机器学习课程 B站视频 与之前我有讲过的EM算法类似,梯度下降算法同样是一个优化算法。它所要解决的问题是: 求得 θ⋆=arg

有详细标注的一个梯度下降算法，可以自己运行试试看，是用matlab编写的

采用动量梯度下降算法训练BP网络。训练样本定义如下：输入矢量为p=[-1-231-115-3]目标矢量为t=[-1-111]有注释

backpropagation backpropagation解决的核心问题损失函数c与w,b求偏导,(c为cost(w,b)) 整体来说,分两步 1.z=w*a’+b 2.a=sigmoid(z)

在本篇文章里小编给大家整理的是一篇关于python实现梯度下降算法的实例详解内容,需要的朋友们可以参考下。