先引入一下回归的定义 回归是监督学习的一个重要问题,回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系。回归模型是表示输入变量到输出变量之间映射的函数。回归问题的学习等价于函数拟合:使用一条函数曲线使其很好的拟
一、梯度下降法 重申,机器学习三要素是:模型,学习准则,优化算法。这里讨论一下梯度下降法。 通常为了充分利用凸优化中的一些高效成熟的优化方法,像:共轭梯度、拟牛顿法等,所以呢很多的机器学习算法倾向于选
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
用matlab做的梯度下降法迭代求解带噪声二次曲线系数,希望给大家启发。
代码实现了在手写识别95%以上情况下，使用FGSM和PGD方法梯度攻击后，识别率降到0.1%以下。主要实现过程参见本人博客文档，可以自己复现了解下实现过程。
取目标函数 ,其中 ,用 去代表 和 以强调它可能是任意的函数。在求解目标函数最小值的过程中理论上可以采用两种方法进行计算:一种解决方法就是用数值计算的方法去计算出它的最小值,但是这种方法需要求偏导数
梯度下降类优化算法概述? Sebastian Ruder Insight Centre for Data Analytics, NUI Galway Aylien Ltd, Dublin ruder.
常见梯度下降算法latex版本的ppt，主要描述了梯度下降变体BGD，SGD，MBGD，梯度优化算法Momentum、Nesterovacceleratedgradient、AdaGrad、RMSPr
ParallelGradientDescent---梯度下降流并行计算
线性分类器的设计 分段线性分类器的设计 非线性分类器的设计
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