моя контактная информация
Почтамезофия@protonmail.com
2024-07-12
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
| Атрибут столбца xдж | Количество атрибутов n | x ⃗ век{x}Икс(я)вектор-строка | определенное значение x ⃗ ji век{x}_j^iИксджяВверх и вниз |
|---|---|---|---|
| среднее значение μ | стандартизация | Стандартное отклонение σ | сигма (σ) |
w ⃗ век{w}ж = [w1 ж2 ж3 …]
x ⃗ век{x}Икс = [х1 Икс2 Икс3 …]
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 + bфж,б(Икс)=ж∗Икс+б=ж1Икс1+ж2Икс2+…+жнИксн+б
import numpy
f = np.dot(w, x) + b
Примечание. Когда n велико (параллельная обработка), это происходит очень быстро.
wn = wn − α 1 m ∑ i = 1 mfw ⃗ , b ( x ⃗ ( i ) − y ( i ) ) xn ( i ) w_n = w_n - αdfrac{1}{m} предел_{i=1}^mf_{vec{w},b}(vec{x}^{(i)}-y^{(i)})x_n^{(i)}жн=жн−αм1я=1∑мфж,б(Икс(я)−у(я))Иксн(я)
b = b − α 1 m ∑ i = 1 m ( fw ⃗ , b ( x ⃗ ( i ) − y ( i ) ) b = b - α{dfrac{1}{m}}sumlimits_{i=1}^m(f_{vec{w},b}(vec{x}^{(i)}-y^{(i)})б=б−αм1я=1∑м(фж,б(Икс(я)−у(я))
Вес, соответствующий более широкому диапазону независимых переменных, имеет тенденцию быть меньшим, а соответствующий вес меньшему диапазону независимых переменных имеет тенденцию быть больше.
Разделите на максимальное значение диапазона, чтобы найти вес независимой переменной в зависимости от [0, 1]
Абсцисса: x 1 = x 1 − μ 1 2000 − 300 x_1 = dfrac{x_1-μ_1}{2000-300}Икс1=2000−300Икс1−μ1 Ось Y: x 2 = x 2 − μ 2 5 − 0 x_2 = dfrac{x_2 - μ_2}{5-0}Икс2=5−0Икс2−μ2
− 0,18 ≤ x 1 ≤ 0,82 -0,18le x_1le0,82−0.18≤Икс1≤0.82 − 0,46 ≤ x 2 ≤ 0,54 -0,46le x_2le0,54−0.46≤Икс2≤0.54
300 ≤ x 1 ≤ 2000 300le x_1le2000300≤Икс1≤2000 0 ≤ x 2 ≤ 5 0le x_2le50≤Икс2≤5
x 1 = x 1 − μ 1 σ 1 x1 = dfrac{x_1-μ_1}{σ_1}Икс1=σ1Икс1−μ1 − 0,67 ≤ x 1 ≤ 3,1 -0,67le x_1le3,1−0.67≤Икс1≤3.1
Постарайтесь сохранить значения всех признаков в одном диапазоне посредством масштабирования, чтобы влияние их изменений на прогнозируемые значения было близко к (-3,3).
Если функция стоимости J становится большой, это означает, что размер шага (скорость обучения) неподходящий или код неправильный.
Примечание. Количество итераций варьируется от машины к машине.
Помимо построения кривых для определения точки итерации, также можно использовать автоматическое тестирование сходимости.
Пусть ε равно
1
0
−
3
10^{-3}
10−3, если уменьшение J меньше этого небольшого числа, оно считается сходящимся.
Создавайте функции проектирования с помощью преобразований или комбинаций, чтобы предоставить вам больше возможностей.
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+bфж,б(Икс)=ж1Икс1+ж2Икс2+ж3Икс3+б
Примечание. Полиномиальную регрессию можно использовать для линейной и нелинейной аппроксимации.
Он посвятил себя исследованию технологий более 30 лет и владеет различными языками, такими как Java, Linux, Javascript, php, css и т. д. Он внес большой вклад в область открытого исходного кода. Станция документации для разработчиков, где можно поделиться некоторыми проблемами в разработке технологий для дальнейшего использования.
Почтамезофия@protonmail.com