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针对用户活跃度分析中如何应用回归方法?

回归分析是研究一个变量(因变量)和另一个变量(自变量)关系的统计方法,用最小二乘方法拟合因变量和自变量的回归模型,把一种不确定的关系的若干变量转化为有确定关系的...

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针对用户活跃度分析中如何应用回归方法?

回归分析是研究一个变量(因变量)和另一个变量(自变量)关系的统计方法,用最小二乘方法拟合因变量和自变量的回归模型,把一种不确定的关系的若干变量转化为有确定关系的...

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    下降方法:坐标下降、梯度下降、次梯度下降

    梯度下降方法是目前最流行的神经网络优化方法,现在主流的深度学习框架都包含了若干种梯度下降算法。

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    梯度下降

    梯度下降算法 梯度 函数上某一点的梯度是 向量,就是函数变化增加最快的地方。具体来说,对于函数f(x,y),在点(x0,y0)沿着梯度向量的方向 : (df/dx0,df/dy0)的转置. 梯度下降算法 损失函数: J(w) w的梯度将是损失函数上升最快的方向,最小化loss ,反向即可 J(w_old) ---->J(w_old- k * ▽w_old的梯度)---->J( w_new) 方法 : 主要区别是每一次更新样本参数使用的样本个数是不同的 批量梯度下降 使用全部数据进行参数更新 w = w-k * ▽J(w) for i in range loss_function,data,params) params = params - learning_rate * pramas_grad 每次更新梯度使用全部数据 ,最后梯度可为0 随机梯度下降 loss_function,example,params) params = params - leaning_rate * params_grad 学习率需要逐渐减少,否则无法收敛 小批量梯度下降

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    梯度下降VS随机梯度下降区别

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    梯度下降

    梯度下降(Gradient Descent)是在求解机器学习算法的模型参数(无约束优化问题)时,最常采用的方法之一 代价函数 提到梯度下降就不得不说一下代价函数。 代价函数 我们想要的结果是使这个函数最小,前面的1/2是为了在求导的时候方便计算 梯度下降 梯度下降是一个用来求函数最小值的算法,我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ0 ,θ1 ) 的最小值。 梯度下降原理:将函数比作一座山,我们站在某个山坡上,往四周看,从哪个方向向下走一小步,能够下降的最快 ? 方法: 先确定向下一步的步伐大小,我们称为学习率Learning rate; 初始化参数的值 沿着负梯度方向去减小函数值并更新参数 当下降的高度小于某个定义的值或迭代次数超过一定限制,则停止下降; ? 越接近最小值时,下降速度越慢

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    java递归下降分析_JAVA中的递归下降

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    梯度下降

    算法简介 梯度下降法(Gradient Descent)不是一种机器学习算法,而是是一种基于搜索的最优化方法,作用是最小化一个损失函数,例如在线性回归过程中,可以用梯度下降法来最小化损失函数,同样的,也可以用梯度上升法来最大化一个效用函数 dJ}{d\theta} \eta有着如下的定义: \eta 称为学习率(learning rate) \eta 的取值影响获得最优解的速度 \eta 取值如果不合适,可能得不到最优解 \eta 是梯度下降法的一个超参数 从这里我们可以看到,梯度下降法中初始点也是一个超参数。 推导 前面我们得到批量梯度下降法(Batch Gradient Descent),这里考虑另一种梯度下降法:随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 在批量梯度下降法中我们知道 ,由于每次搜索不能保证得到的方向是损失函数减小的方向,更不能保证是下降最快的方向,所以搜索路径会出现如下图的情况。

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    梯度下降算法

    关于梯度的概念可参见以前的文章: 从方向导数到梯度 梯度下降法迭代公式为: ? image.png x为需要求解的 值,s为梯度负方向,α为步长又叫学习率 缺点:靠近极小值的时候收敛速度比较慢;可能会”之字形”的下降;不太 适合处理比较复杂的非线性函数问题。 实例: 用梯度下降的迭代算法,来逼近函数y=x**2的最值 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib image.png 如何选择梯度下降的步长和初始值 不同的步长得表现: ? image.png ? 表示每次迭代更新的时候变化比较大,有可能会跳过 最优解;学习率过小,表示每次迭代更新的时候变化比较小,就会导致迭代速度过 慢,很长时间都不能结 算法初始参数值的选择:初始值不同,最终获得的最小值也有可能不同,因为梯度 下降法求解的是局部最优解

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    梯度下降

    前言 梯度下降法gradient descent是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法,它是一种迭代算法,每一步需要求解目标函数的梯度向量。 问题抽象 ? 是 ? 的 值,直至收敛 梯度下降:负梯度方向是使函数值下降最快的方向,我们在迭代的每一步都以负梯度方向更新 ? 的值 收敛:给定一个精度 ? ,在迭代的每一轮根据梯度函数 ? 计算梯度 ? , ? ,回到步骤3 算法调优 学习率:学习率太小时收敛过慢,但太大时又会偏离最优解 初始值:当损失函数是凸函数时,梯度下降法得到的解是全局最优解;当损失函数是非凸函数时,得到的解可能是局部最优解,需要随机选取初始值并在多个局部最优解之间比较 归一化:如果不归一化,会收敛得比较慢,典型的情况就是出现“之”字型的收敛路径 注意事项 当目标函数是凸函数时,梯度下降法是全局的最优解,一般情况下梯度下降法的解不一定是全局最优解 梯度下降法的收敛速度未必是最快的

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    梯度下降算法

    Gradient Descent(梯度下降) 梯度下降算法是很常用的算法,可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上,也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。 [image] 现在想象一下,我们在刚才的右边一些的位置,对梯度下降进行初始化。想象我们在右边高一些的这个点。开始使用梯度下降。 1.4 梯度下降和代价函数 梯度下降是很常用的算法,它不仅被用在线性回归上 和线性回归模型还有平方误差代价函数。 因此,这只是原始成本函数J的梯度下降。这个方法是在每个步骤的每个训练集中的每一个例子,被称为批量梯度下降。 这里是一个梯度下降的例子,它是为了最小化二次函数而运行的。 [image] 上面所示的椭圆是二次函数的轮廓图。也表明是通过梯度下降的轨迹,它被初始化为(48,30)。

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    递归下降算法_递归下降分析程序得到的经验

    递归下降算法 算法模型: Term = Term + Expr Expr=Expr+Factor Factor =单个元素。最小单位。 我用递归下降算法写了个简单的计算器,递归算法为我的运算符号+ – * / 等基础运算符号形成优先级。在使用的过程中发现了递归下降算法很容易产生的一个问题,左递归问题。 所谓的左递归其实就是算式在进行同等级运算符的运算的时候强行从右至左进行了运算解析,因为递归下降法中越是后生成的运算符其优先级越高,在同等级运算中,就无法确保优先级了,在这里的体现就是算式从右至左进行了解析 解决方案: 将运算符号抽象出来单独成立一层,将数值节点统统存入Vector,这样的话,在实际生成到内存中需要判断优先级的只有+ – * / 四个了,因为递归下降算法,所以只要让 * /在+ –的下一级子类中生成

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    梯度下降算法

    本篇介绍求解最优化问题的一种数值算法-- 梯度下降算法。 在微积分中我们学过,沿着梯度grad(f)方向,函数f的方向导数有最大值。 同理,要找到函数的极小值,沿着该函数的梯度的相反方向探寻,称之为梯度下降算法。在机器学习领域,我们常需求解权重参数取何值时损失函数最小,梯度下降算法是一种很重要的算法。 ? ? 上述公式就是在梯度下降算法中,用于迭代求解各自变量的值。其中alpha 为迭代步长(需人为调参)。当函数值的变化量足够小,满足精度要求,或者迭代步数已足够时,就可以退出迭代。 下面以一个普通的二元函数为例,介绍梯度下降算法的基本实现。 二元函数的梯度公式如下: ? 下面是梯度下降算法的示例: gx= diff(z,x) gy= diff(z,y) print("梯度下降算法") func_z = lambda x,y : x**2 + 2*y**2 +2*x*y

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    梯度下降

    梯度下降法 本文主要是为了讲解 梯度下降法 的原理和实践, 至于什么是梯度下降法, 他能做什么, 相信百度一下你就都知道了, 所以下面进入正题 从一元二次方程开始 梯度下降法主要是用来求解某个方程的最小值 并且梯度总是指向损失函数变大的方向, 这里因为是梯度下降, 所以每次迭代的值应该是梯度的负方向 编程实现梯度下降法 # 梯度函数 def dJ(x): return (x-3)*2 # 损失函数 , 但是到最后都是通过这两个函数来进行迭代达到最后的标准求出最优解 梯度下降法容易陷入局部最优解的而达不到全局最优解, 所以可能需要随机选取多个起始点进行梯度迭代, 这样 全量的梯度下降法 也叫做 批量梯度下降法 对于多元二次方程, 因为多元会使得 批量梯度下降法 的梯度函数计算的非常缓慢, 所以可以采用随机梯度下降, 并且随机梯度下降 不容易 陷入局部最优解的的陷阱, 所谓的随机梯度就是每次计算梯度的时候随机选取一个样本进行迭代来实现 , 但是因为单一样本的偶然性比较大, 并且其最后不一定能达到最小值, 所以一般也是采取折中的 小批量梯度下降法, 即可以随机抽取一部分样本进行迭代。

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    随机梯度下降

    简介 梯度下降法即沿着训练集的梯度方向下降。 随机梯度下降(stochastic gradient descent:SGD)按照数据生成分布抽取 个小批量(独立同分布的)样本,通过计算它们的梯度均值,从而得到梯度的无偏估计;然后随机梯度下降算法沿着随机挑选的小批量数据的梯度下降方向 ,能够很大程度加速梯度下降的过程。 思路 2.1 梯度下降 第 次迭代时: Wt=Wt−1−η∂L∂Wt−1\begin{array}{c} \boldsymbol{W}_t = \boldsymbol{W}_{t-1} - \eta

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    如何评价一个开源项目(一)--活跃度

    在计算出每个开发者的活跃度后,可以通过一种加权和的方式来计算项目的活跃度,之前给出的方式是:Ar=∑Ad‾‾‾√即项目的活跃度为所有开发者活跃度的开方和,这里开方是为了降低核心开发者过高的活跃度带来的影响 5、从开发者活跃度到项目活跃度的计算,我们对每个开发者的活跃度进行了开方,这里所给出的价值观是:那些核心开发者非常活跃,但总体参与人数较少的社区,其活跃度不应高于核心开发者虽然不太活跃,但参与贡献人数更多的社区 并且从开发者活跃度到项目活跃度的计算也具有一定的价值导向,即间接的将贡献者数量作为一个重要因素引入到项目活跃度中。 3、这种活跃度计算方式缺乏基线。由于这里的活跃度是对一段时间内的行为次数的统计,所以时间段不同,则活跃度不同,时间段越长,活跃度越高。 为了引入贡献者数量的因素,在仓库活跃度求和时对开发者活跃度开方,这个非线性操作导致了仓库活跃度在时间区间不能线性可加,这对多时间段的运算造成了比较大的影响,使得一些中间结果无法被复用。

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    如何通过爬虫爬取公众号的活跃度

    背景介绍 这篇文章主要来介绍下如何通过爬虫技术来爬取测试相关公众号的信息,接着通过对爬取的信息进行过滤处理给出测试公众号活跃度的一个列表。这里活跃度会以月发文的数量来进行衡量。 程序会遍历这个关键字列表,每次获取出该关键字搜索出来的公众号及其对应的月发文数量,在外部还定义了个字典用来存放公众号和对应月发文数量,最后遍历结束后会对这个字典按值进行降序的排列,这样就能得出搜索公众号的活跃度排名了

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