2024-07-12
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| Attribut de colonne xj | Nombre d'attributs n | x ⃗ vecteur{x}X(je)vecteur de ligne | une certaine valeur x ⃗ ji vec{x}_j^iXjjeHaut et bas |
|---|---|---|---|
| moyenne μ | standardisation | Écart type σ | sigma (σ) |
w ⃗ vec{w}m = [w1 m2 m3 …]
x ⃗ vecteur{x}X = [x1 X2 X3 …]
fw ⃗ , b ( x ⃗ ) = w ⃗ ∗ x ⃗ + b = w 1 x 1 + w 2 x 2 + … + wnxn + b f_{vec{w},b} (vec{x}) = vec{w} * vec{x} + b = w_1x_1 + w_2x_2 + … + w _nx_n + bFm,b(X)=m∗X+b=m1X1+m2X2+…+mnXn+b
import numpy
f = np.dot(w, x) + b
Remarque : C'est très rapide lorsque n est grand (traitement parallèle)
wn = wn − α 1 m ∑ i = 1 mfw ⃗ , b ( x ⃗ ( i ) − y ( i ) ) xn ( i ) w_n = w_n - αdfrac{1}{m} sumlimits_{i=1}^mf_{vec{w},b}(vec{x}^{(i)}-y^{(i)})x_n^{(i)}mn=mn−αm1je=1∑mFm,b(X(je)−et(je))Xn(je)
b = b − α 1 m ∑ i = 1 m ( fw ⃗ , b ( x ⃗ ( i ) − y ( i ) ) b = b - α{dfrac{1}{m}}sommelimites_{i=1}^m(f_{vec{w},b}(vec{x}^{(i)}-y^{(i)})b=b−αm1je=1∑m(Fm,b(X(je)−et(je))
Les poids correspondant aux variables indépendantes dans une plage plus large ont tendance à être plus petits, et les poids correspondant aux variables indépendantes dans une plage plus petite ont tendance à être plus grands.
Divisez par la valeur maximale de la plage pour trouver le poids par rapport à [0, 1] de la variable indépendante
Abscisse: x 1 = x 1 − μ 1 2000 − 300 x_1 = dfrac{x_1-μ_1}{2000-300}X1=2000−300X1−μ1 Axe Y : x 2 = x 2 − μ 2 5 − 0 x_2 = dfrac{x_2 - μ_2}{5-0}X2=5−0X2−μ2
− 0,18 ≤ x 1 ≤ 0,82 -0,18le x_1le0,82−0.18≤X1≤0.82 − 0,46 ≤ x 2 ≤ 0,54 -0,46le x_2le0,54−0.46≤X2≤0.54
300 ≤ x 1 ≤ 2000 300le x_1le2000300≤X1≤2000 0 ≤ x 2 ≤ 5 0le x_2le50≤X2≤5
x 1 = x 1 − μ 1 σ 1 x1 = dfrac{x_1-μ_1}{σ_1}X1=σ1X1−μ1 − 0,67 ≤ x 1 ≤ 3,1 -0,67le x_1le3,1−0.67≤X1≤3.1
Essayez de maintenir les valeurs de toutes les caractéristiques dans une plage similaire grâce à la mise à l'échelle, de sorte que l'impact de leurs modifications sur les valeurs prédites soit proche de (-3,3)
Si la fonction de coût J devient grande, cela signifie que la taille du pas (taux d'apprentissage) est inappropriée ou que le code est erroné.
Remarque : le nombre d'itérations varie d'une machine à l'autre
En plus de dessiner des courbes pour déterminer le point d'itération, des tests de convergence automatiques peuvent également être utilisés.
Soit ε égal
1
0
−
3
10^{-3}
10−3, si la diminution de J est inférieure à ce petit nombre, on considère qu'elle a convergé.
Créer une ingénierie de fonctionnalités par transformation ou combinaison pour offrir plus d'options
fw ⃗ , b ( x ⃗ ) = w 1 x 1 + w 2 x 2 + w 3 x 3 + b f_{vec{w},b}(vec{x}) = w_1x_1+w_2x_2+w_3x_3+bFm,b(X)=m1X1+m2X2+m3X3+b
Remarque : La régression polynomiale peut être utilisée pour un ajustement linéaire et non linéaire.
Il se consacre à la recherche technologique depuis plus de 30 ans et maîtrise divers langages tels que java, linux, javascript, php, css, etc. Il a apporté de nombreuses contributions dans le domaine de l'open source. station de documentation pour les développeurs pour partager certains problèmes de développement technologique pour référence future.
