1.mini-batch梯度下降 在前面学习向量化时，知道了可以将训练样本横向堆叠，形成一个输入矩阵和对应的输出矩阵： 当数据量不是太大时，这样做当然会充分利用向量化的优点，一次训练中就可以将所有训练样本涵盖，速度也会较快。但当数据量急剧增大，达到百万甚至更大的数量级时，组成的矩阵将极其庞大 ...

指数加权移动平均 以下内容来自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32335746，纯用作记录 指数加权移动平均(Exponentially Weighted Moving Average)，他是一种常用的序列处理方式。在\(t\)时刻，移动平均值公式 ...

加权移动平均法：是对观察值分别给予不同的权数，按不同权数求得移动平均值，并以最后的移动平均值为基础，确定预测值的方法。 采用加权移动平均法，是因为观察期的近期观察值对预测值有较大影响，它更能反映近期变化的趋势。 指数移动加权平均法：是指各数值的加权系数随时间呈指数式递减，越靠近当前时刻的数值 ...

一、指数加权平均算法介绍 引言 　　在了解指数加权平均之前，首先我们需要回顾一下求平均数的相关概念，从而进行进一步理解与引导。 如何求平均数 　　平均数求法数学公式： 　　现在举例说明：比如我们现在有100天的温度值，要求这100天的平均温度值 ...

指数加权平均 在深度学习优化算法中，例如Momentum、RMSprop、Adam，都提到了一个概念，指数加权平均，看了Andrew Ng的深度学习课程后，总结一下什么是指数加权平均。 式中v_t可近似代表1/(1-β)个θ的平均 ...

1. 什么是指数加权平均 指数加权平均(exponentially weighted averges)，也叫指数加权移动平均，是一种常用的序列数据处理方式。 它的计算公式如下： 其中， θ_t：为第 t 天的实际观察值， V_t: 是要代替 θ_t 的估计值，也就是第 t 天 ...

指数加权平均数（ Exponentially weighted averages） 指数加权平均，在统计中也叫做指数加权移动平均。 下面列举出表示伦敦一年之中的温度： 如果要计算趋势的话，也就是温度的局部平均值，或者说移动平均值： 先使：${v_0} = 0$，然后计 ...

1. 概述 加权移动平均法，是对观察值分别给予不同的权数，按不同的权数求得移动平均值。并以最后的移动平均值为基础，确定预测值的方法。采用加权移动平均法，是因为观察期的近期观察值对预测有较大影响，它更能反映近期变化的趋势。 指数加权移动平均法（Exponentially Weighted ...