ГРАДИЕНТНЫЙ СПУСК PYTHON
Градиентный спуск это один из наиболее распространенных алгоритмов оптимизации в машинном обучении. Он используется для нахождения минимума функции ошибки.
В Python можно использовать библиотеку NumPy для реализации градиентного спуска. Пример кода:
import numpy as np
def gradient_descent(X, y, theta, alpha, num_iters):
m = y.size
J_history = np.zeros(num_iters)
for i in range(num_iters):
h = X.dot(theta)
theta = theta - alpha*(1/m)*(X.T.dot(h-y))
J_history[i] = compute_cost(X, y, theta)
return(theta, J_history)
В этом примере используется функция gradient_descent для обновления параметров модели на каждой итерации. Функция compute_cost используется для вычисления стоимости модели.
Градиентный спуск является итерационным методом. Он работает путем повторения процедуры обновления параметров до тех пор, пока стоимость не перестанет изменяться или достигнет заданного порогового значения.
Градиентный спуск: основы и адаптивные варианты (Python MatPlotLib)
Алгоритмы градиентного спуска. Интенсив по Python, нейросетям и биткоину
Обратное распространение ошибки
Машинное обучение: градиентный спуск для новичков с практикой в Python
ЦОС Python #3: Метод градиентного спуска для двух параметров
Нейронные Сети на Понятном Языке - Градиентный Спуск - #2
Градиентный Бустинг: самый частый вопрос на собеседовании на дата саентиста
#8. Стохастический градиентный спуск SGD и алгоритм SAG - Машинное обучение
Новые материалы:
- Подключение python к oracle
- Документация mss python
- Декомпозиция временного ряда python
- Python сумма чисел в файле
- Математические задачи python
- Data science и machine learning на python 3 с нуля торрент скачать
- Python удалить столбец pandas
- Ошибка e226 python
- Python tesseract обучение
- B python как убрать
- Макграт майк python программирование для начинающих