算法介绍:梯度下降算法是一种利用一次导数信息求取目标函数极值的方法,也是目前应用最为广泛的局部优化算法之一。其具有实现简单、容易迁移、收敛速度较快的特征。在求解过程中,从预设的种子点开始,根据梯度信息逐步迭代更新,使得种子点逐渐向目标函数的极小值点移动,最终到达目标函数的极小值点。注意 ...
一 梯度下降算法理论知识 我们给出一组房子面积,卧室数目以及对应房价数据,如何从数据中找到房价y与面积x 和卧室数目x 的关系 为了实现监督学习,我们选择采用自变量x x 的线性函数来评估因变量y值,得到: 这里,sita sita 代表自变量x x 的权重 weights ,sita 代表偏移量。为了方便,我们将评估值写作h x ,令x ,则h x 可以写作: 其中n为输入样本数的数量。为了得 ...
2017-02-13 16:27 0 15935 推荐指数:
算法介绍:梯度下降算法是一种利用一次导数信息求取目标函数极值的方法,也是目前应用最为广泛的局部优化算法之一。其具有实现简单、容易迁移、收敛速度较快的特征。在求解过程中,从预设的种子点开始,根据梯度信息逐步迭代更新,使得种子点逐渐向目标函数的极小值点移动,最终到达目标函数的极小值点。注意 ...
一、梯度下降算法理论知识 我们给出一组房子面积,卧室数目以及对应房价数据,如何从数据中找到房价y与面积x1和卧室数目x2的关系? 为了实现监督学习,我们选择采用 ...
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梯度下降法(gradient descent),又名最速下降法(steepest descent)是求解无约束最优化问题最常用的方法,它是一种迭代方法,每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量,将当前位置的负梯度方向作为搜索方向(因为在该方向上目标函数下降最快,这也是最速下降法名称的由来)。梯度 ...
对梯度下降算法的理解和实现 梯度下降算法是机器学习程序中非常常见的一种参数搜索算法。其他常用的参数搜索方法还有:牛顿法、坐标上升法等。 以线性回归为背景 当我们给定一组数据集合 \(D=\{(\mathbf{x^{(0)}},y^{(0)}),(\mathbf{x^{(1)}},y ...
1. 梯度下降算法推导 模型的算法就是为了通过模型学习,使得训练集的输入获得的实际输出与理想输出尽可能相近。 极大似然函数 的本质就是衡量在某个参数下, 样本整体估计和真实情况一样的概率 , 交叉熵函数 的本质是衡量样本 预测值与真实值之间的差距 ,差距越大代表越不相似 1. ...
The Learning Rate An important consideration is the learning rate µ, which determi ...
梯度下降、AdaGrad算法内容及实现 AdaGrad算法 在一般的优化算法中,目标函数自变量的每一个变量都采用统一的学习率来进行迭代。 \[w = w-\eta\frac{\partial f}{\partial w},\\ b = b-\eta\frac{\partial f ...