用“人话”解释不精确线搜索中的Armijo-Goldstein准则及Wolfe-Powell准则 line search（一维搜索，或线搜索）是最优化（Optimization）算法中的一个基础步骤/算法。它可以分为精确的一维搜索以及不精确的一维搜索两大类。 在本文中，我想用“人话 ...

关于最优化算法的框架见 最优化算法确定迭代步长【线搜索技术】 迭代公式\(x_{k+1}=x_k+\alpha_kd_k\) 其中\(\alpha_k\)为第k次迭代步长，\(d_k\)为第k次迭代方向； 变步长梯度下降法就是每次迭代，步长都需要计算 定步长梯度下降发每次步长都为定值；算法 ...

线性搜索算法 简介 　　线性搜索算法又被称为顺序搜索算法，是一种暴力算法。主要是通过从头至尾开始逐个检举来确定所需数据的位置。如果不在列表中则通过返回特殊值进行标记。 伪代码如下 　　PS：在伪代码中以procedure标记一个程序的开始，其后说明程序的名字及具体参数，并且数组的下标 ...

一、概述 　　线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，在机器学习中属于监督学习。在数据分析等领域应用十分广泛。 　　很多情况下我们都用它进行预测，比如预测房屋价格。在这里用一个简单的例子来说明，假设有一组房屋数据，为了理解方便，假设 ...

sklearn中实现随机梯度下降法 随机梯度下降法是一种根据模拟退火的原理对损失函数进行最小化的一种计算方式，在sklearn中主要用于多元线性回归算法中，是一种比较高效的最优化方法，其中的梯度下降系数（即学习率eta）随着遍历过程的进行在不断地减小。另外，在运用随机梯度下降法之前需要利用 ...

线性回归与梯度下降算法 作者：上品物语 转载自：线性回归与梯度下降算法讲解 知识点： 线性回归概念 梯度下降算法 l 批量梯度下降算法 l 随机梯度下降算法 l 算法收敛判断方法 1.1 线性回归 在统计学中 ...

通过学习斯坦福公开课的线性规划和梯度下降，参考他人代码自己做了测试，写了个类以后有时间再去扩展，代码注释以后再加，作业好多： 　　　　　　　　　　图1. 迭代过程中的误差cost ...

看了coursea的机器学习课，知道了梯度下降法。一开始只是对其做了下简单的了解。随着内容的深入，发现梯度下降法在很多算法中都用的到，除了之前看到的用来处理线性模型，还有BP神经网络等。于是就有了这篇文章。 本文主要讲了梯度下降法的两种迭代思路，随机梯度下降（Stochastic ...