该代码使用来自社区大学的数据集，其中包含大量噪音。 由于数据集中的噪声，代码是一个很好的例子，有时线性回归不是很有用，但它是一个基线分类模型。 我确保它不会为我使用的数据集过度拟合或欠拟合数据。 根据正在使用的数据集，需要增加或减少 theta 参数，并且还必须调整参数的多项式性质。 这个程序的想法是它很好地演示了梯度下降，并且在分类方面做得很好。

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随机梯度下降法+matlab

为了提高图像分割的速度和精度，提出了一种新的基于ChanVese水平集模型(CV模型)的梯度加速分割模型。首先，在CV模型的能量函数中加入一个内部能量项，抵消演化过程中水平集函数和符号距离函数的偏差，从而消除分割中周期性重新初始化的过程；其次，提出了梯度加速项，通过感兴趣区域的图像特征，快速得到该区域的边界，且能够提高弱边界的分割精度。实验证明，提出的方法不仅能够加速特定区域的分割、提高分割精度，还能保持分割过程的稳定性。

将自适应梯度算法（Adagrad）作为反向传播算法应用于普通的三层神经网络（输入层、隐含层、输出层）的反向传播过程，之后建立数据预测模型进行数据预测，压缩包中train.py为训练过程源码，test.py为测试过程源码，train.csv文件为训练数据集，test.csv文件为测试数据集，.npy文件为模型训练后保存的参数。

使用梯度下降的方法进行逻辑回归实战： 问题说明： 这里将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。 假设你是一个大学的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会，你有以前的申请人的历史数据。可以用历史数据作为逻辑回归的训练集。对于每一个样本,有两次考试的申请人的成绩和录取决定。建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。 数据链接： 链接:https://pan.baidu.com/s/1-pjwe1ogk30WpzN4Qg1NZA 密码:wqmt 完整代码实现如下： import numpy as np import pandas as pd import matpl

深度学习在人脸识别的研究和应用中取得一定成效,但因计算量大且耗时,不适用于小型嵌入式设备。基于融合梯度特征的轻量级卷积神经网络SqueezeNet提取人脸特征,既能保证该网络模型适用于内存相对小的嵌入式设备,又能保证获得的人脸特征对不同光照更具鲁棒性。实验结果表明,将8×8分块图像中提取的一阶梯度特征,与轻量级卷积神经网络提取的全局特征相融合的人脸识别算法,在LFW数据集中识别率可达97.28%,较传统轻量级卷积神经网络的人脸识别方法,识别率提高了4.36%。

文章目录案例简介数据可视化建立分类器sigmoid函数：映射到概率的函数model 函数: 返回预测结果值cost : 根据参数计算损失gradient : 计算每个参数的梯度方向descent : 进行参数更新精度 案例简介 参考资料 逻辑回归函数 Python数据分析与机器学习-逻辑回归案例分析 案例内容 现在有一份学生两次考试的结果的数据 根据数据建立一个逻辑回归模型来预测一个学生的入学概率。 数据内容：两个考试的申请人的分数和录取决定。 # 导入相应的包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl im

这是 OLS 批量梯度下降算法的简单实现。 在文件的末尾，我们使用矩阵形式的标准 OLS 来检查梯度下降算法是否提供了合理的结果。 如果算法不收敛并且梯度下降值与普通 OLS 值“太远”，请更改学习率、初始猜测或算法中的其他内容。

渐变折线 本机用于在Android的Google地图上创建渐变折线的用例。 由于它不是Google Maps Android SDK中的内置API。 案例分析 如果要在Andoird Google Maps的两个位置之间创建渐变折线，则将无法执行此操作，因为根据此注释，它不是Android Google Maps SDK中的内置API。 这使我尝试是否可以本地实现，否则将很难实现。 我发现，在6小时之内，它可能会翻倍，您只需要开箱即用地考虑一下，然后尝试一下。 如何创建GradientPolyLine类？ 由于我们将要实现自己创建渐变颜色的功能，因此我们应该知道如何以编程方式创建渐变颜色。 但是，在更深入地研究它之前，我们想提一下，要能够绘制渐变多段线，我们首先应该具有用于​​绘制渐变多段线的路线-坐标列表。 在assets文件夹中，您将找到一个route.json文件，其中包含指示