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1 随机梯度下降和批量梯度下降的原理和区别

2016年07月15 - 在默认读者已经有一定的数学基础和算法基础的前提下，废话少说，直接上干货。1，Batch gradient descent最外层的Repeat until convergence，就是可以设置收敛条件的。下面一点代码来解释这个公式：这里设置循环100000代，在这里默认程序跑到100000代就收敛了，

2 第一节线性回归和梯度下降

2017年06月05 - 监督学习：梯度下降监督学习首先需要一组训练数据，其中每一个训练样本都是由输入特征（房屋大小，位置，楼层），目标值（房屋最优售价）组成。一组（）称为一个训练样本。监督学习是指在一个已知类别的训练集合中，我们通过一定的学习算法，得到一个预测函数h，我们给定输入特征，可以通过该预测

3 斯坦福第二章：关于最小二乘误差函数非梯度下降法求解办法

2016年08月11 - 线性回归中，误差函数一般有最小二乘和最大似然两种方法。求解两个函数的最小值，一般都要用到梯度下降法，不断地取迭代求解函数最小值，以求得理想的系数向量θ。但是，在《斯坦福大学公开课：机器学习课程》的第二章中，老师给出了最小二乘法免去梯度下降迭代求解的办法，直接一步得到最理想系数向量θ：

4 python实现房价预测，采用回归和随机梯度下降法

2017年06月02 - from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() from sklearn.cross_validation import train_test_split import numpy as np; X = b

5 感知机2 -- 随机梯度下降算法

2016年02月16 - 声明： 1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结，不得用作商用，欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。 2，由于本人在学习初始时有很多数学知识都已忘记，因此为了弄懂其中的内容查阅了很多资料，所以里面应该会有引用其他帖子的小部分内容，如果原作

6 机器学习基础知识-回归与梯度下降法

2014年11月20 - 一、机器学习的概念机器学习（Machine Learning,ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人

7 【Stanford CNN课程笔记】3. 梯度下降法

2016年02月05 - 本课程笔记是基于今年斯坦福大学Feifei Li, Andrej Karpathy & Justin Johnson联合开设的Convolutional Neural Networks for Visual Recognition课程的学习笔记。目前课程还在更新中，此学习笔记也会尽量根

8 继续，第一章中的代价函数与梯度下降算法介绍

2017年06月06 - 与几个同专业的朋友吃完饭，坐在电脑前又敲了会字，传上来模型建立（术语介绍）为方便将来讨论机器学习的方便，我们这里定义：\(x^{(i)}\)为输入变量，也成为输入的特征变量，以后将更多的应用术语Features（特征）来描述。\(y^{(i)}\)表示第i个输出或试图预测的目标变量。\((x^{

9 Netflix-协同过滤矩阵分解之随机梯度下降(SGD)

2013年04月03 - 最近开始搞协同过滤CF，觉得自己真是水到家，先在小的netflix数据集上做做SGD 主要参考文章： Netflix Update: Try This at Home:http://sifter.org/~simon/journal/20061211.html 数据集形式：头两行描述可以忽略跳过，

10 [置顶] 随机梯度下降法相关

2016年05月28 - 在大规模机器学习问题中，很多算法最终都归结为一个这样的优化问题： minimizeω∈Rpg(ω):=1n∑i=1nfi(ω).\text{minimize}_{\omega \in R^p} \quad g(\omega) := \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} f_i(\ome

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