（二）深入梯度下降(Gradient Descent)算法
一直以来都以为自己对一些算法已经理解了，直到最近才发现，梯度下降都理解的不好。 1 问题的引出 对于上篇中讲到的线性回归，先化一个为一个特征θ1，θ0为偏置项，最后列出的误差函数如下图所示： 手动求解 目标是优化J(θ1)，得到其最小化，下图中的×为y(i)，下面给出TrainSet ...
原文：（二）深入梯度下降(Gradient Descent)算法
一直以来都以为自己对一些算法已经理解了，直到最近才发现，梯度下降都理解的不好。 问题的引出 对于上篇中讲到的线性回归，先化一个为一个特征 ， 为偏置项，最后列出的误差函数如下图所示： 手动求解 目标是优化J ，得到其最小化，下图中的 为y i ，下面给出TrainSet， , , , , , 通过手动寻找来找到最优解，由图可见当 取 时，与y i 完全重合，J 下面是 的取值与对应的J 变化情况 ...
2015-11-08 17:34 3 96282 推荐指数：
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