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沙龙
1
回答
实现
梯度
下降
时
的
问题
、
、
、
、
代码: import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splity = df[["Outc
浏览 28
提问于2021-09-22
得票数 0
1
回答
实现
梯度
下降
的
问题
我从头开始
实现
梯度
下降
,我有一段代码给我带来了麻烦。如果我在赋值theta_new[j]之后立即打印theta_new[j],那么它会发生变化,但不知何故,我赋值theta_old[j]
的
第三行将theta_new[j]恢复为初始值。我认为这与数组
的
引用方式有关,但我不能理解它。
浏览 4
提问于2017-10-04
得票数 0
1
回答
VowpalWabbit:差异和可伸缩性
、
、
、
、
我试图确定,随着输入集大小
的
增加,VowpalWabbit
的
“状态”是如何保持
的
。在一个典型
的
机器学习环境中,如果我有1000个输入向量,我希望立即发送所有输入向量,等待模型构建阶段
的
完成,然后使用模型来创建新
的
预测。在大众汽车中,该算法
的
“在线”特性似乎改变了这一范式,使其具有更高
的
性能和实时调整
的
能力。 这种实时模型修改是如何
实现
的
?大众是否会随着时间
的
推移而占用越来越多<
浏览 0
提问于2012-01-30
得票数 9
回答已采纳
1
回答
Scikit学习中
的
线性回归和
梯度
下降
?
、
、
、
在机器学习
的
coursera课程中,它说
梯度
下降
应该收敛。我们如何在现实世界中使用scikit-learn中
的
线性回归?或者为什么scikit-learn不在线性回归输出中提供
梯度
下降</
浏览 0
提问于2015-12-26
得票数 26
回答已采纳
1
回答
的
批次大小。或者:如何诊断神经网络
的
偏差/方差?
、
、
我目前正在使用ScikitLearn中
的
两个类处理一个分类
问题
,其中有求解器adam和激活relu。为了探索我
的
分类器是否存在高偏差或高方差,我用Scikitlearns内置函数绘制了学习曲线: 应该是这样
的
吗?我认为学习曲线是根据独立于任何批次/时代
的
训练数据来处理准确性分数
的
吗?对于批处理方法,我真的可以使用这个内置函数吗?如果是
浏览 1
提问于2019-03-26
得票数 1
回答已采纳
4
回答
梯度
下降
方程和正规方程给出了多元线性regression.Why
的
不同θ值?
、
、
、
梯度
下降
的
矢量化
实现
J_history(iter) = computeCostMulti(X, y, theta); computeCostMulti()
的
实现
m = length(y);
浏览 2
提问于2017-06-03
得票数 0
2
回答
基于向量运算
的
随机
梯度
下降
?
、
、
假设我想使用N个样本
的
数据集来训练一个随机
梯度
下降
回归算法。由于数据集
的
大小是固定
的
,我将重用数据T次。在每次迭代或“时代”中,在随机地重新排序整个训练集之后,我使用每个训练样本一次。我
的
实现
是基于Python和Numpy
的
。因此,利用向量运算可以显着地减少计算时间。想出一个批量
梯度
下降
的
矢量化
实现
是非常简单
的
。然而,在随机
梯度
下降</e
浏览 0
提问于2014-10-10
得票数 10
回答已采纳
1
回答
梯度
下降
实现
、
我正在尝试为完全连接
的
网络配置
实现
我
的
神经网络。我对神经网络和人工智能知之甚少,所以它
的
实现
不是很好,而且可能包含错误,但是它已经过测试,并且似乎得到了预期
的
结果。
浏览 0
提问于2022-03-14
得票数 3
1
回答
线性回归
的
梯度
下降
实现
问题
、
、
、
我正在参加
的
机器学习/线性回归。下面是它们如何描述求解估计
的
OLS系数
的
梯度
下降
算法:因此,他们使用w作为系数,H用于设计矩阵(或称为特性),y用于因变量。它们
的
收敛准则通常是RSS
梯度
小于容忍epsilon
的
范数;也就是说,它们对“不收敛”
的
定义是:我很难让这个算法收敛,我想知道我在
实现
中是否忽略了什么。下面是密码。Exception: Failed to converge 如果我
浏览 3
提问于2016-12-14
得票数 1
回答已采纳
2
回答
梯度
下降
实现
、
我已经
实现
了批量和随机
梯度
下降
。不过,我遇到了一些
问题
。这是随机规则: theta(j):=theta(j)-step*derivative (for all j) 我
的
问题
是,即使成本函数变得越来越小,测试表明它并不好。如果我稍微改变一下步长,改变迭代次数,代价函数
的
值会大一点,但结果是好
的
。这是一种过度
的
“症状”吗?我如何知道哪一个是正确
的
?:) 正如我所说
的
,
浏览 1
提问于2012-02-07
得票数 4
回答已采纳
1
回答
实现
梯度
下降
、
、
我正在尝试在Go中
实现
一个
梯度
下降
。我
的
目标是根据汽车
的
里程数来预测汽车
的
成本。这是我
的
数据集:240000,3650150500,4400176000,5250166800,5800我
的
数学一定是搞错了,但我想不出是在哪里。我试图得到
的
结果应该大约是t0 = 8500,t1 = -0.02我
的
实现
如下
浏览 0
提问于2019-11-13
得票数 1
1
回答
python
实现
问题
中
的
梯度
下降
、
、
嘿,我试着理解这个线性假设
的
算法。我不知道我
的
实现
是否正确。我认为这是不正确
的
,但我不知道我错过了什么。temp1 它给了我第四精度
的
正确答案但是当我将它与网络上
的
其他程序进行比较
时
,我会感到困惑。 提前感谢!
浏览 0
提问于2017-08-19
得票数 0
回答已采纳
2
回答
卡菲:如果只有一小批装进内存,我能做什么?
、
、
、
、
我正试着训练一个很大
的
模型。因此,我只能在GPU内存中安装一个非常小
的
批处理大小。使用小批处理会产生非常
的
结果。 我怎样才能避免这个
问题
呢?
浏览 9
提问于2016-04-10
得票数 15
回答已采纳
1
回答
如果我使用adam优化,当模型
的
权重更新
时
?
、
、
、
我知道模型
的
权重何时更新,同时使用
梯度
下降
(在所有三种类型
的
GD中),但在我
的
情况下,我使用
的
是带有自定义损失(三元组损失)
的
adam优化,在这种情况下,模型中
的
权重何时更新?
浏览 0
提问于2019-07-27
得票数 1
1
回答
针对ML初学者
的
MNIST教程错误
我认为这部分不准确: 我可能错了,但这不应该改变吗?
浏览 4
提问于2016-08-15
得票数 0
1
回答
SGDClassifier fit()与partial_fit()
、
、
、
我对fit()和partial_fit()
的
SGDClassifier方法感到困惑。文件中都说,“用随机
梯度
下降
来拟合线性模型。”关于随机
梯度
下降
,我所知道
的
是,在一次迭代中更新模型
的
参数需要一个训练示例(或整个训练
的
一部分)。
梯度
下降
在每次迭代中使用整个数据集。我想用logistic回归来训练一个模型。我要
实现
法向
梯度
下降
和随机
梯度
下降
浏览 2
提问于2016-11-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
实现
朴素
的
批量
梯度
下降
?
、
我有一个关于
梯度
下降
的
工具
的
问题
。我发现有几个优化器,像ada_grad,adam,sgd等等,它们都很完美。但我正在尝试
实现
朴素
梯度
法批量
梯度
下降
,即具有固定学习率,并在每批中作用于整个示例。等待你
的
帮助。非常感谢。
浏览 3
提问于2017-08-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
具有随机
梯度
下降
和无随机
梯度
下降
的
支持向量机性能比较
、
、
比较了具有随机
梯度
下降
和不存在随机
梯度
下降
的
SVM分类器
的
性能。在学习过程中,我只找到了SGDClassifier (我可以把它放到管道中)。sklearn不提供一个非随机(批处理)
梯度
下降
分类器
的
实现
吗?为了进行分析,我是否必须单独
实现
这两个分类器?
浏览 0
提问于2018-12-17
得票数 1
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1
回答
大部分线损函数形状(由于重量衰减参数)
、
、
、
、
我正在训练一个大型
的
神经网络模型(1模块Hourglass)来完成面部地标识别任务。用于培训
的
数据库是WFLW。- Adam Optimizer- Weight decay = 0.0001 当我正在建立一个基线模型
时
,我用上面所示
的
参数启动了一个基本
的
实验我以前执行过一个具有相同精确参数
的
模型
浏览 5
提问于2022-04-01
得票数 -1
1
回答
如果我不为tensorflow中
的
op提供
梯度
,
梯度
下降
是如何工作
的
?
、
、
在添加新op
时
,文档()说:既然这是可选
的
,如果我不写,
梯度
下降
是如何计算
梯度
的
?它用数值方法吗?如果是,什么?这会慢点吗?
浏览 0
提问于2016-08-30
得票数 0
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