机器学习——梯度下降法
1 前言 机器学习和深度学习里面都至关重要的一个环节就是优化损失函数，一个模型只有损失函数收敛到一定的值，才有可能会有好的结果，降低损失的工作就是优化方法需做的事。常用的优化方法：梯度下降法家族、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、Momentum、Nesterov Momentum ...
原文：机器学习之梯度下降法
梯度下降 最速下降法 梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。可以用于求解非线性方程组 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种 遍历全部 ...
2018-06-28 14:06 0 3776 推荐指数：
相关推荐
【机器学习】梯度下降法
一、简介 梯度下降法(gradient decent)是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。 梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，它是一种迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。 问题抽象 是 上具有一阶 ...
机器学习之梯度下降法
前言 以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处~ 梯度下降法 一、简介 梯度下降法(gradient decent)是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地 逼近最小偏差模型。 二、原理 梯度下降法 ...
梯度下降法基本推导--机器学习最基本的起点
仍然是一篇入门文，用以补充以前文章中都有意略过的部分。 之前的系列中，我们期望对数学并没有特别喜好的程序员，也可以从事人工智能应用的开发。但走到比较深入之后，基本的数学知识，还是没办法躲过的。 导言 所有的深度学习，始于一个最简单的公式： $$ y=ax+b $$ 如果不理解 ...
机器学习入门之单变量线性回归（上）——梯度下降法
在统计学中，线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系 ...
机器学习中梯度下降法和牛顿法的比较
在机器学习的优化问题中，梯度下降法和牛顿法是常用的两种凸函数求极值的方法，他们都是为了求得目标函数的近似解。在逻辑斯蒂回归模型的参数求解中，一般用改良的梯度下降法，也可以用牛顿法。由于两种方法有些相似，我特地拿来简单地对比一下。下面的内容需要读者之前熟悉两种算法。 梯度下降法 梯度下降法用来 ...
机器学习梯度下降法的数学原理（非常易懂）
//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 ...
机器学习回顾篇（1）：梯度下降法
注：本系列所有博客将持续更新并发布在github上，您可以通过github下载本系列所有文章笔记文件 1 引言 最近打算开始写一些关于机器学习方面的博客，算是对以往接触过的算法的一个总结，在考虑从哪个算法开始。想了想还是从基础算法开始，例如本文要说的梯度下降。说梯度下降算法是基础中的基础 ...