梯度下降法求解线性回归
梯度下降法 梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点 ...
原文：线性回归与梯度下降法[二]——优化与比较
接着上文 机器学习基础 梯度下降法 Gradient Descent 往下讲。这次我们主要用matlab来实现更一般化的梯度下降法。由上文中的几个变量到多个变量。改变算法的思路，使用矩阵来进行计算。同时对算法的优化和调参进行总结。即特征缩放 feature scaling 问题和学习速率 alpha 的取值问题。还有在拟合线性模型时，如何选择正确的算法，梯度下降 or 最小二乘法 matlab的基 ...
2016-12-25 21:09 0 2383 推荐指数：
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