需要帮助生成和梯度下降函数的成本
生成和梯度下降函数的成本是指在机器学习中，通过训练数据集来优化模型参数的过程中所产生的成本。这个成本函数通常被称为损失函数或代价函数。
梯度下降是一种常用的优化算法，用于最小化成本函数。它通过计算成本函数对模型参数的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数，以逐步接近最优解。
在云计算领域，生成和梯度下降函数的成本通常涉及到大规模数据处理和计算资源的需求。以下是一些相关的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品的介绍：
- 概念：生成和梯度下降函数的成本是指在机器学习中优化模型参数的过程中所产生的计算和存储成本。
- 分类：生成和梯度下降函数的成本可以分为计算成本和存储成本两个方面。计算成本指的是执行梯度下降算法所需的计算资源，如CPU、GPU等；存储成本指的是存储大规模数据集和模型参数所需的存储资源。
- 优势：使用生成和梯度下降函数的成本可以帮助优化模型参数，提高机器学习模型的性能和准确度。梯度下降算法具有较好的收敛性和可扩展性，适用于大规模数据集和复杂模型。
- 应用场景：生成和梯度下降函数的成本广泛应用于各种机器学习任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。它可以用于训练深度学习模型、优化神经网络参数等。
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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估和决策。
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2回答
需要帮助生成和梯度下降函数的成本
、、、、
我跟随Andre Ng关于自然语言处理的课程，第一周，试图找到一个计算梯度下降的函数的组件。GradientDescent函数如下所示： # UNQ_C2 (UNIQUE CELL IDENTIFIER, DO NOT EDIT) theta = None ### END CODE HERE ### return
浏览 18提问于2020-08-10得票数 1
1回答
当使用基于梯度下降的算法时，课程机器学习课程中的建议之一是：
调试梯度下降。用x轴上的迭代次数绘制一幅图.现在绘制成本函数，J(θ)在梯度下降的迭代次数上。如果J(θ)增加，那么您可能需要减少α。学习中基于梯度下降的模型是否提供了一种检索成本与迭代次数的机制？
浏览 0提问于2018-02-28得票数 8
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多元线性回归是使用多个预测变量来预测响应变量的结果，如下所示：我理解学习$\beta$参数的典型目标是最小二乘，这意味着最小化$\epsilon_{i}$的平方和。现在我想要其他类型的目标，例如最大化$\epsilon$序列(或其他自指定目标)的Shannon熵。我谷歌了一下这个方向，但没有运气。我想知道是否有任何问题(和工具，如果可能的
浏览 0提问于2015-06-28得票数 1
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我的同事提到，一个数据科学项目正在使用SGD分类器。
因此，我开始阅读有关GD/SGD的文章，并遇到了一个不错的文章，它使用支持向量机和GD进行文本分类。现在我们有了一个数值表示，我们可以给出程序的训练数据，并使它的猜测每次。根据程序的错误程度，程序根据错误进行调整，以便在下一次使用梯度下降进行更好的预测。它使用支持向量机( SVMs )跟踪学习，并通过在图中“绘制”新的数据点并查看它是在
浏览 0提问于2020-02-06得票数 1
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在神经网络中，梯度下降会查看整个训练集以计算梯度。成本函数随着迭代的进行而减小。如果代价函数增加，通常是因为错误或不适当的学习率。
相反，随机梯度下降计算每个单个训练示例的梯度。我想知道成本函数是否有可能从一个样本增加到另一个样本，即使实现是正确的并且参数调整得很好。我有一种感觉，代价函数的异
浏览 2提问于2018-05-16得票数 0
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Logistic和线性回归具有不同的成本函数。但我不明白logistic回归中的梯度下降与线性回归是如何一致的。
通过推导平方误差代价函数，得到了梯度下降公式。然而，在Logistic回归中，我们使用了一个对数成本函数。我想我在这里迷路了。
浏览 0提问于2018-01-22得票数 1
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我们知道如何用梯度下降来确定回归参数。如果成本函数为C=|Y-Y(X)|^2，我们将b更新为哪里是学习率和是成本函数C相对于b的偏微分。如果在多元回归中存在一种相互作用，并且我们希望坚持线性模型公式(不使用树或其他非线性回归器)，那么成本函数仍然是一样的，我们是否只是用相同的方式更新b呢？即相互作用项的存在对梯度<e
浏览 0提问于2018-02-16得票数 3
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我是CNN的新手，到目前为止，我对过滤器的了解是，当我们给我们的模型提供一个训练示例时，我们的模型通过梯度下降来更新权重，以最小化损失函数。那么，我的问题是，如何为特定的类标签保留权重？问题是模糊的，正如我的知识是模糊的。这是我到CNN的第四个小时。
例:如果我说的是有10个标签的MNSIT数据集，让我们说我最初是给我的
浏览 0提问于2020-03-31得票数 -1
我理解梯度下降是如何工作的，用户可以手动定义梯度下降函数，以最小化一些成本函数。我的问题很普遍，当我们训练和测试机器学习模型，如线性回归或随机森林时，GD在科学学习代码中会出现在哪里？GD只是嵌入到.fit()函数中吗？还是我们需要将它作为模型的一个参数？
浏览 5提问于2020-09-23得票数 1
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我正在学习关于Logistic回归的ML课程，以及Manning的机器学习实践。我正在尝试通过用Python实现所有的东西来学习。这两者之间的区别是什么？
浏览 1提问于2012-11-29得票数 56
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在Andrew Ng的课堂讲稿中，他们使用了LBFGS并获得了一些隐藏的功能。我可以使用梯度下降代替，并产生相同的隐藏特征吗？其他参数都是一样的，只需改变优化算法即可。因为当我使用LBFGS时，我的自动编码器可以产生与讲座笔记中相同的隐藏特征，但当我使用梯度下降时，隐藏层中的特征消失了，看起来完全是随机的。具体地说，为了优化成本函数，我实现了1)
浏览 0提问于2016-05-16得票数 0
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我目前正在上coursea的机器学习入门课程，我遇到了一些关于我必须实现的梯度下降算法的问题。梯度下降算法基本上进行了多次迭代，试图优化?0和?1的值，以便成本函数定义为：是最小的。( h?所以你可以在google上搜索“梯度下降<e
浏览 12提问于2017-07-13得票数 0
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我正在尝试运行梯度下降，当使用完全相同的数据时，无法获得与内置fminunc的八度相同的结果。(θ)时，costFunction计算成本和梯度。一个内置的八度函数fminunc也调用了costFunction，并且使用相同的数据，在更少的迭代中找到了更好的答案。
鉴于octave使用相同的成本函数，我假设cos
浏览 1提问于2012-09-24得票数 1
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_0 = 0.01alpha = 0.003m = len(gpa)成本函数优化：
成本函数 global theta_0,theta_1
cost= (1 / (2 * m)) * ((theta_
浏览 4提问于2019-12-19得票数 0
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这的答案表明，使用这种矩阵运算可以训练线性函数和多项式函数的权重：因此，这些函数不需要梯度下降等算法。根据我的理解，线性回归模型的梯度下降为每个权重找到了完美的导数，因此成本函数是最小的。在询问上面的梯度下降和方
浏览 0提问于2018-03-25得票数 1
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我正在实现矩阵分解来预测评论者对电影的评分。数据集取自MovieLen ()。这是一个经过充分研究的推荐问题，所以我只是出于学习目的而实现了这种矩阵分解方法。我将成本函数建模为训练数据集中预测评级和实际评级之间的均方根误差。我使用scipy.optimize.minimize函数(我使用共轭梯度下降)来分解电影评分矩阵，但是这个优化工具即使对于只有100K项的数据集也太慢了。我计划将我的算法扩展到2
浏览 0提问于2015-05-06得票数 3
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