技术标签: 机器学习
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在(a,b) 中,x(i)和 y(i)是常量参数(也就是 m 个样本各自的 x 和 y 值),而 a 和 b 成了自变量,J(a,b) 是因变量。能够让因变量 J(a, b) 取值最小的自变量 a 和 b,就是最优的 a 和 b。
使用梯度下降法求a,b,让a和b不断沿自身斜率和给定步长超参数α运动,当a和b的运动小于某个阀值时(即是此时的目标函数导数接近0,此处即为最值点)退出运算。这时的a和b可以是上式取得最小值
因为 ' = ,且(a+b)' = a' + b',所以
将样本x,y逐个带入上式,即
sumA = 0
sumB = 0
for i = 1 to m:
sumA=sumA+(a+bx(i)−y(i))
sumB=sumB+x(i)(a+bx(i)−y(i))
Der_a = =
Der_b = =
设超参数步长为α,迭代阈值为β
def Gradient_descent():
a = 0
b = 0
while:
if α*Der_a < β or α*Der_b < β : #梯度下降小于阈值
break
else:
a = a-α*Der_a #梯度下降
b = b-α*Der_b
return a,b
此时的a,b即是使目标函数Cost Function最小的值。此时的拟合函数为:
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文章浏览阅读1.3w次,点赞45次,收藏99次。我个人用的是anaconda3的一个python集成环境,自带jupyter notebook,但在我打开jupyter notebook界面后,却找不到对应的虚拟环境,原来是jupyter notebook只是通用于下载anaconda时自带的环境,其他环境要想使用必须手动下载一些库:1.首先进入到自己创建的虚拟环境(pytorch是虚拟环境的名字)activate pytorch2.在该环境下下载这个库conda install ipykernelconda install nb__jupyter没有pytorch环境
文章浏览阅读5.2k次,点赞19次,收藏28次。选择scoop纯属意外,也是无奈,因为电脑用户被锁了管理员权限,所有exe安装程序都无法安装,只可以用绿色软件,最后被我发现scoop,省去了到处下载XXX绿色版的烦恼,当然scoop里需要管理员权限的软件也跟我无缘了(譬如everything)。推荐添加dorado这个bucket镜像,里面很多中文软件,但是部分国外的软件下载地址在github,可能无法下载。以上两个是官方bucket的国内镜像,所有软件建议优先从这里下载。上面可以看到很多bucket以及软件数。如果官网登陆不了可以试一下以下方式。_scoop-cn
文章浏览阅读4.5k次,点赞2次,收藏3次。首先要有一个color-picker组件 <el-color-picker v-model="headcolor"></el-color-picker>在data里面data() { return {headcolor: ’ #278add ’ //这里可以选择一个默认的颜色} }然后在你想要改变颜色的地方用v-bind绑定就好了,例如:这里的:sty..._vue el-color-picker
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