1. 损失函数 在线性回归分析中，假设我们的线性回归模型为： 样本对应的正确数值为： 现在假设判别函数的系数都找出来了，那么通过判别函数G(x)，我们可以预测是样本x对的值为。那这个跟 ...

从上个月专攻机器学习，从本篇开始，我会陆续写机器学习的内容，都是我的学习笔记。 问题 梯度下降算法用于求数学方程的极大值极小值问题，这篇文章讲解如何利用梯度下降算法求解方程 \(x^5+e^x+3x−3=0\) 的根； 方法 首先来解决第一个问题，从方程的形式我们就能初步判断，它很可能 ...

　　梯度下降算法是通过沿着目标函数J(θ)参数θ∈R的梯度（一阶导数）相反方向−∇θJ(θ)来不断更新模型参数来到达目标函数的极小值点（收敛），更新步长为η。有三种梯度下降算法框架，它们不同之处在于每次学习（更新模型参数）使用的样本个数，每次更新使用不同的样本会导致每次学习的准确性和学习时间 ...

　　不多说，直接上干货！ 回归与梯度下降 　　回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如本地加权回归、逻辑回归，等等。 　　用一个 ...

梯度下降法先随机给出参数的一组值，然后更新参数，使每次更新后的结构都能够让损失函数变小，最终达到最小即可。在梯度下降法中，目标函数其实可以看做是参数的函数，因为给出了样本输入和输出值后，目标函数就只剩下参数部分了，这时可以把参数看做是自变量，则目标函数变成参数的函数了。梯度下降每次都是更新每个参数 ...

由于第一次实验的实验报告不在这台机器，先写这一算法吧。 SGDLR（the Stochastic Gradient Descent for Logistic Regression），要讲解这一算法，首先要把名字拆为几块。 1 随机 2 梯度下降 3逻辑回归 先贴一篇文章：http ...

一、梯度gradient http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A2%AF%E5%BA%A6 在标量场f中的一点处存在一个矢量G，该矢量方向为f在该点处变化率最大的方向，其模也等于这个最大变化率的数值，则矢量G称为标量场f的梯度。 在向量微积分中，标量场的梯度 ...