（二）深入梯度下降(Gradient Descent)算法
一直以来都以为自己对一些算法已经理解了，直到最近才发现，梯度下降都理解的不好。 1 问题的引出 对于上篇中讲到的线性回归，先化一个为一个特征θ1，θ0为偏置项，最后列出的误差函数如下图所示： 手动求解 目标是优化J(θ1)，得到其最小化，下图中的×为y(i)，下面给出TrainSet ...
原文：梯度下降算法（gradient descent）
简述 梯度下降法又被称为最速下降法 Steepest descend method ，其理论基础是梯度的概念。梯度与方向导数的关系为：梯度的方向与取得最大方向导数值的方向一致，而梯度的模就是函数在该点的方向导数的最大值。 现在假设我们要求函数的最值，采用梯度下降法，如图所示： 梯度下降的相关概念 在详细了解梯度下降的算法之前，我们先看看相关的一些概念。 . 步长 Learning rate ：步长 ...
2018-01-01 20:05 0 3270 推荐指数：
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