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沙龙
2
回答
正态方程多元回归分析
中
的特征标度(归一化)
、
、
、
、
我决定用正规方程法
求
线性模型的
系数
。如果我们使用
梯度
下降
的线性回归多
变量
,我们通常采取特征缩放,以加快
梯度
下降
收敛。现在,我将使用正规方程公式:我有两个矛盾的信息源。资料来源: 问题是,在进行正规方程分析之前,我们是否需要进行特征缩放?
浏览 2
提问于2015-12-08
得票数 1
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1
回答
如
何在
多
变量
梯度
下降
中
求
系数
?
、
、
、
、
我需要自己实现
梯度
下降
。我的任务是创建一个任意函数,向其添加噪声,然后找到该函数的
系数
值。maxVal = np.max(np.hstack((X,Y)))Y = Y/maxVal Y= np.asarray(Y) 这是我的
梯度
下降
的代码,使用导数来找到
系数
w1Arr = []bArr = [] Y
浏览 14
提问于2021-11-05
得票数 1
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1
回答
多项式回归--两种算法的结果精度
、
、
我知道,我可以找到一个多项式回归
系数
做(X'X)^-1 * X'y (其中X'是转置,详见 )。我想知道的是这些方法
中
的一种相对于另一种的优点。在一个特定的数据集上,我发现我不能用(X'X)^-1 * X'y找到一个令人满意
浏览 4
提问于2014-01-20
得票数 0
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2
回答
梯度
下降
:我们是否在GD
中
的每一步迭代所有的训练集?或者我们是否为每一套培训更改GD?
、
梯度
下降
的公式是通过以下物流回归得出的: θj = θj−α/m∑(hθ(x)−y)xj其中θj是
变量
j的
系数
,α是学习率,hθ(x)是假设,y是实数,xj是
变量
j的值,如果我在每个训练示例之后执行
梯度
下降
,那么我的
系数
将非常不同,如果我在所有10个训练示例之后执行
梯度
下降
。如下所示,第一种方式与第二种方式是如何不同的: 步骤1:由于
系数
初始化
浏览 8
提问于2013-06-24
得票数 7
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1
回答
牛顿-拉夫森在Matlab
中
的求根和参数估计
我有一个立方根方程。我使用牛顿-拉夫森算法编写了matlab代码来寻找根。我想使用实验数据进行参数估计(调整这个三次根方程的参数,以便能够提供更好的预测)。有没有人能帮我解决这个问题?
浏览 0
提问于2014-06-26
得票数 0
2
回答
最大似然估计与
梯度
下降
的关系
、
MLE (用于寻找logistic回归的最佳参数)和
梯度
下降
之间的异同是什么?
浏览 0
提问于2022-01-03
得票数 1
2
回答
线性回归现实生活示例
、
在聆听何时使用正态方程与
梯度
下降
时,他说,当我们的特征数量非常高(
如
10E6)时,则使用
梯度
下降
。对我来说,一切都很清楚,但我想知道,有没有人能给我举个现实生活
中
的例子,说明我们使用了如此
多
的功能?
浏览 2
提问于2014-04-21
得票数 1
1
回答
如
何在
matlab
中
编写神经网络的
梯度
下降
代码?
、
、
我正在尝试在MATLAB
中
实现“随机
梯度
下降
”。我严格遵循了算法,但我得到了一个非常大的w(
系数
)用于预测/拟合函数。我的算法有错误吗?所以我的问题是我如何使用E?我如
何在
matlab
中
写我的代码呢?我如何将我的权重更新为W?请帮帮我。谢谢。
浏览 1
提问于2012-02-16
得票数 0
5
回答
有人能给我解释一下logistic回归中的代价函数和
梯度
下降
方程之间的区别吗?
我不能理解代价函数和
梯度
之间的区别。在网上有一些例子,人们计算成本函数,但有些地方他们不计算,而只是使用
梯度
下降
函数w :=w - (alpha) * (delta)w * f(w)。
浏览 1
提问于2012-11-29
得票数 56
回答已采纳
4
回答
梯度
下降
是每个优化器的核心吗?
、
、
、
、
我想知道
梯度
下降
是否是Adam、Adagrad、RMSProp和其他几个优化器中使用的主要算法。
浏览 0
提问于2019-03-12
得票数 13
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1
回答
在Tensorflow
中
实现fminunc函数
或者,如果存在类似的伪装,那么在Tensorflow
中
它被称为什么?
浏览 3
提问于2016-06-29
得票数 1
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1
回答
统计术语:“算法”是“模型”的同义词吗?
、
、
、
在统计学
中
,“算法”是“模型”的同义词吗?例如,当我拟合一个带有
变量
的广义线性模型,并为特定目的调整模型参数时,我是否可以报告我“开发了一个算法”,或者这是一个错误的陈述?
浏览 7
提问于2022-08-24
得票数 1
3
回答
logistic回归中的随机
梯度
下降
、
、
、
、
我实际上是使用岭回归,因为拉索删除了我所有的
变量
,给出了非常低的曲线下面积(0.52),但与岭没有太大的差别(0.61)。首先,我从
变量
中
创建一个稀疏矩阵,这些
变量
被映射到具有yes或no值的单击列
中
。
浏览 0
提问于2014-07-07
得票数 5
2
回答
当成本函数不是凸的时候,为什么在深网/RNN上使用
梯度
下降
?
、
、
、
、
为什么我们在非常非凸的损失函数上使用
梯度
下降
,例如在深度网/RNN
中
,而不是用启发式搜索(遗传算法、模拟退火等)?
浏览 0
提问于2020-11-14
得票数 0
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2
回答
是否有一种特殊类型的多元回归用于
多
参数预测?
、
、
、
、
我在考虑对每个输出参数使用具有多个脉冲
变量
的多元回归。有没有更好的方法来做这件事? 另外,我是应该直接使用solve来获得最佳拟合,还是应该使用
梯度
下降
?
浏览 1
提问于2012-03-15
得票数 4
回答已采纳
2
回答
如何处理大量的特征机器学习
、
我取每个R,G和B值,这意味着我有来自每个图像的2187个
变量
(截距+1=总计2188)。我使用了下面的
梯度
下降
公式: θj = θj−α/m∑(hθ(x)−y)xj其中θj是
变量
j上的
系数
;α是学习率;hθ(x)是假设;y是实数值,xj是
变量
j的值。然而,每个图像的
变量
数量从2188跳到2,394,766!仅做1步
梯度
下降
就花了我一个小时。 所以我的问题是,在机器学习
中
如何
浏览 2
提问于2013-06-26
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Wabbit
中
的普通最小二乘回归
、
、
、
有没有人在Vowpal Wabbit
中
运行一个普通的最小二乘回归?在numpy python
中
,执行这种类型的回归需要大约5行。$ vw-varinfo input.txt1.4 | 0:3.4 1:-1.2 2:4.0 .... etc 在VW呼叫
中
需要其他参数吗
浏览 0
提问于2013-10-04
得票数 6
1
回答
在本例
中
,TensowFlow GradientDescentOptimizer做了什么?
编辑:代码和数据也可用 -代码在examples/03_linreg_placeholder.py
中
可用,数据在examples/data/birth_life_2010.txt
中
可用。) w_out, b_out = sess.run([w, b]) 计算参数变化(al
浏览 0
提问于2018-03-22
得票数 7
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1
回答
在MatLab的fminsearch中使用向量作为输入
、
对于给定的K1和Z1,Kp1是否仍然最小化目标函数 在没有flipud(Vs)的情况下,fminsearch是否将其视为多
变量
优化问题,而不是单
变量
优化问题?
浏览 8
提问于2021-11-06
得票数 0
2
回答
神经网络
中
的权值
、
、
所以我是深入学习的新手,我遇到了给出输出的激活函数,并将其与标签进行比较,如果它是错误的,它调整其权重,直到它给出的输出与训练数据集中的特定输入的标记数据相同。 10 15 20 0 5 10 4 0但是对于第二个输
浏览 0
提问于2018-04-07
得票数 1
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