梯度下降法
寻找下山之路:梯度下降法想象置身山巅,目标是抵达山脚的最低点。环顾四周,你只能感知到脚下的坡度。此时,你会选择最陡峭的下坡方向迈出一步。重复这个过程,每一步都朝着更陡的方向前进,直至抵达山脚。这种
用C++写的逻辑回归的梯度下降算法,其中有训练集样本,也可以自己选择训练样本,代码还可以进一步优化,你可以试一试。
主要为大家详细介绍了python应用Axes3D绘图,批量梯度下降算法,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
通过图像处理技术在带式输送机运输过程中对煤矸石的分割识别,以完成后续自动分拣是一项非常重要的工作。针对煤和矸石的光泽、灰度等差异,先通过灰度直方图确定阈值,将图像前背景相分离;再将图像距离变换,抽象为
基于可以通过减小压缩感知中观测矩阵与稀疏矩阵之间的互相关性来提高信号的重构质量,结合无约束凸优化问题中梯度下降的思想,提出了一种自适应梯度下降算法(adaptivegradientdescent,AG
Bp neural network example: Bayesian, gradient descent algorithm
理论模拟仿真了基于变形镜与随机并行梯度下降(SPGD)算法的无波前探测自适应光学系统(AOS)。为提高基于SPGD算法的无波前探测AOS的收敛速度,在不降低精度的前提下,对SPGD算法中关键参数随机扰
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
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
