本文为博主原创文章，未经授权禁止转载。 我再csdn也同步发布了本文，欢迎大家访问 https: blog.csdn.net umbrellalalalala article details 什么是梯度检测 概述 实现神经网络的反向传播算法含有许多细节，在编程实现中很容易出现一些 微妙的bug，但往往这些bug并不会影响你的程序运行，而且你的损失函数看样子也在不断变小。但最终，你的程序得出的结果误 ...
2018-05-09 10:09 0 3072 推荐指数：
四、逻辑回归 5、梯度下降法 （1）梯度解释 偏导数：简单来说是对于一个多元函数，选定一个自变量并让其他自变量保持不变，只考察因变量与选定自变量的变化关系。 梯度：梯度的本意是一个向量，由函数对每个参数的偏导组成，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处 ...
不多说，直接上干货！ 回归与梯度下降 回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如本地加权回归、逻辑回归，等等。 用一个 ...
背景 学习机器学习时作为基础概念。 转载自： 《梯度下降算法原理讲解——机器学习》 1. 概述 梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。 本文 ...
//2019.08.06 机器学习算法中的梯度下降法(gradient descent)1、对于梯度下降法，具有以下几点特别说明：(1)不是一种机器学习算法，不可以解决分类 ...
最优化 随着大数据的到来，并行计算的流行，实际上机器学习领域的很多研究者会把重点放在最优化方法的研究上，如large scale computation。那么为什么要研究最优化呢？我们先从机器学习研究的目的说起。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法，这些算法可以从数据中 ...
# 概念 LMS(least mean square)：（最小均方法）通过最小化均方误差来求最佳参数的方法。 GD(gradient descent) : （梯度下降法）一种参数更新法则。可以作为LMS的参数更新方法之一。 The normal equations : （正则方程式，将在下一 ...
一：随机初始化 当我们使用梯度下降法或者其他高级优化算法时，我们需要对参数θ选取一些初始值。对于高级优化算法，会默认认为我们已经为变量θ设置了初始值： 同样，对于梯度下降法，我们也需要对θ进行初始化。之后我们可以一步一步通过梯度下降来最小化代价函数J，那么如何来对θ进行初始化值 ...
上一篇我们实现了使用梯度下降法的自适应线性神经元，这个方法会使用所有的训练样本来对权重向量进行更新，也可以称之为批量梯度下降（batch gradient descent）。假设现在我们数据集中拥有大量的样本，比如百万条样本，那么如果我们现在使用批量梯度下降来训练模型，每更新一次权重向量，我们都要 ...
