梯度下降法VS随机梯度下降法 (Python的实现)
The Learning Rate An important consideration is the learning rate µ, which determi ...
原文：（转）梯度下降法及其Python实现
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 。梯度下降法特点：越接近目标值，步长越小，下降速度越慢。直观上来看如下图所示：这里每一个圈代表一个函数梯度，最 ...
2017-09-22 18:12 0 1067 推荐指数：
相关推荐
Python 梯度下降法
题目描述：自定义一个可微并且存在最小值的一元函数，用梯度下降法求其最小值。并绘制出学习率从0.1到0.9（步长0.1）时，达到最小值时所迭代的次数的关系曲线，根据该曲线给出简单的分析。 代码： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jun ...
梯度下降法及其实现
本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法的原理，最后实现一个简单的梯度下降算法的实例！ 梯度下降的场景假设 梯度下降法的基本思想可以类比是一个下山的过程。可以假设一个场景：一个人上山旅游，天黑了，需要下山（到达山谷 ...
梯度下降法原理与python实现
梯度下降法（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；这个过程 ...
Python实现简单的梯度下降法
Python 实现简单的梯度下降法 机器学习算法常常可以归结为求解一个最优化问题，而梯度下降法就是求解最优化问题的一个方法。 梯度下降法（gradient descent）或最速下降法（steepest decent），是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法。 梯度下降法实现简单，是一种 ...
梯度下降法 matlab实现
x1和x2的偏导数，即下降的方向 % - 4*x1 - 2*x2 - 1% 1 - 2*x2 - 2 ...
简单线性回归（梯度下降法） python实现
grad_desc .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label ...
Python实现——一元线性回归(梯度下降法)
2019/3/25 一元线性回归——梯度下降/最小二乘法又名：一两位小数点的悲剧 感觉这个才是真正的重头戏，毕竟前两者都是更倾向于直接使用公式，而不是让计算机一步步去接近真相，而这个梯度下降就不一样了，计算机虽然还是跟从现有语句/公式，但是在不断尝试中一步步接近目的地。 简单来说，梯度下降的目的 ...