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查询Tags标签： 下降，共有 28条记录-
关于下降幂
定义 下降幂就是形如 \(n^{\underline m}\) 的式子，表示 \[n^{\underline m} =\prod_{i=n-m+1}^n i=\frac{n!}{(n-m)!} \]同理还有一个上升幂： \[n^{\overline m}=\prod_{i=n}^{n+m-1} i=\frac{(n+m-1)!}{(n-1)!} \]注意这个地方 \(n,m\) 都可能是负数，也就是 \(n^{\un…
2022/9/16 23:19:39 人评论 次浏览 -
2.单变量线性回归
1. 一元线性回归（模型描述） 常用符号： m ： 训练样本的数量 x ： 输入变量/特征 y : 输出变量/预测的目标变量 （x, y）: 表示一个训练样本 $$(x^{(i)}, y^{(i)})$$ : 表示特殊训练样本/第i个训练样本 监督学习的工作过程:2. 代价函数在线性回归中我们要解决的是一个最…
2022/7/23 23:28:36 人评论 次浏览 -
12、优化算法
在机器学习算法中，对于很多监督学习模型，需要对原始的模型构建损失函数，之后通过优化算法对损失函数进行优化，寻找到最优的参数。求解机器学习参数的优化算法中，使用较多的是基于梯度下降的优化算法(Gradient Descent, GD)，梯度下降法的含义是通过当前点的梯度方向寻…
2022/6/28 1:20:51 人评论 次浏览 -
下降形态
整个上升过程中，下跌时候楔形调整，第二笔下跌，刚刚突破前期低点就又回到中枢震荡中。 空间预测： 黄色，楔形完成上升预测 红色，楔形向下预测。空间与红色一致。 ---------------------------------------------------------------------------------------- 三次低点…
2022/4/23 6:16:49 人评论 次浏览 -
关于深度学习优化器【转载以学习、回忆】
来源链接：https://mp.weixin.qq.com/s/kUE7NcTiQyYP-oWi0T_mbA 来源公众号：阿柴的算法学习日记 转载以学习回忆 ___________________________开始 原文此处有动图。。。。 梯度下降是指，给定待优化的模型参数和目标函数后，算法沿梯度的相反方向更新来最小化。学习率a决…
2022/4/9 23:50:23 人评论 次浏览 -
下降幂多项式和斯特林数
阶乘幂 (Factorial Power) 主要有递进阶乘和递降阶乘两种. 分别记为: \[\begin{aligned} x^{\overline{n}} = \prod_{i = 0}^{n - 1} (x + i) &= \frac{(x + n - 1)!}{(x - 1)!}\\ x^{\underline{n}} = \prod_{i = 0}^{n - 1} (x - i) &= \frac{x!}{(x - n)!} \en…
2022/4/7 6:23:45 人评论 次浏览 -
下降幂多项式的简单小应用
看 lyx 的 《〈具体数学〉选讲》学的，不知道哪里有更好的材料 /kk 这篇是自己做笔记用的，要学更建议看原 PPT（ 基础知识 下降幂: \[x^\underline{m}=x(x-1)\cdots(x-m+1)=m!{x\choose m}=\frac{x!}{(x-m)!} \]下降幂的差分： \[(x+1)^{\underline m}-x^{\underline m}=…
2022/2/17 6:13:25 人评论 次浏览 -
几种常见的优化算法
阅读目录1. 梯度下降法（Gradient Descent） 2. 牛顿法和拟牛顿法（Newtons method & Quasi-Newton Methods） 3. 共轭梯度法（Conjugate Gradient） 4. 启发式优化方法5. 解决约束优化问题——拉格朗日乘数法我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优…
2022/2/15 20:11:49 人评论 次浏览 -
英语翻译作业（二十二）
原文链接：2020英语四级听力真题 passage three 翻译： 一项针对3000多名成年人的新研究表明，一天看超过3小时的电视会使老年人的记忆力下降一倍。伦敦大学学院的科学家对同一组相隔6年的人进行了记忆力和流畅性测试。他们发现，那些平均每天看电视少于3小时的人显示出4%…
2022/2/13 23:14:57 人评论 次浏览 -
机器学习：面对海量数据如何进行机器学习
文章目录 随机梯度下降小批量梯度下降在线学习映射约减随机梯度下降 在前面的梯度下降算法中，我们使用的都是“批量梯度下降”，其公式为 θj:=θj−α1m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))xj(i)\theta_j:=\theta_j-\alpha\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m(h_\theta(x^{(i)})-y^{(i)})x_j^{…
2022/2/12 23:46:21 人评论 次浏览 -
优化算法入门（待更新和排版）
文章目录 牛顿法最小二乘法拉格朗日乘数法梯度下降法牛顿法牛顿法又称Newton-Rapson method，主要有两个重要的应用：求解方程的根、优化 牛顿法求解方程的根：使用泰勒展开将方程代表的函数在某个解的猜想出进行多项式展开，取一阶或者二阶项，同时舍去高阶项后，求解函…
2022/1/10 22:03:44 人评论 次浏览 -
优化算法入门（待更新和排版）
文章目录 牛顿法最小二乘法拉格朗日乘数法梯度下降法牛顿法牛顿法又称Newton-Rapson method，主要有两个重要的应用：求解方程的根、优化 牛顿法求解方程的根：使用泰勒展开将方程代表的函数在某个解的猜想出进行多项式展开，取一阶或者二阶项，同时舍去高阶项后，求解函…
2022/1/10 22:03:44 人评论 次浏览 -
深度学习各优化算法
深度学习中，在进行损失函数J的优化及参数寻优时，用到的均是梯度下降法。而其他优化算法均是在此基础上进行的一定改进。 批梯度下降（BGD）：就是没有任何优化的梯度下降，我们每一次循环都是对整个训练集进行学习。用此方法计算量较大，迭代时间长。随机梯度下降（SGD）…
2021/10/31 17:11:56 人评论 次浏览 -
深度学习各优化算法
深度学习中，在进行损失函数J的优化及参数寻优时，用到的均是梯度下降法。而其他优化算法均是在此基础上进行的一定改进。 批梯度下降（BGD）：就是没有任何优化的梯度下降，我们每一次循环都是对整个训练集进行学习。用此方法计算量较大，迭代时间长。随机梯度下降（SGD）…
2021/10/31 17:11:56 人评论 次浏览 -
梯段下降算法
1 线性回归 1.1 引子比如上面这个图，可以感觉到是存在这样一条直线L：（1）这条直线尽可能反映出数据点的整体走向、趋势 （2）给定x，代入这条直线中求解出来的y，我们称之为预测值ypredict；该x实际的取值y，我们称之为真实值。易知，图中每个点的x代入直线L求解出的yp…
2021/10/28 22:09:31 人评论 次浏览
