算法介绍：梯度下降算法是一种利用一次导数信息求取目标函数极值的方法，也是目前应用最为广泛的局部优化算法之一。其具有实现简单、容易迁移、收敛速度较快的特征。在求解过程中，从预设的种子点开始，根据梯度信息逐步迭代更新，使得种子点逐渐向目标函数的极小值点移动，最终到达目标函数的极小值点。注意 ...

一、梯度下降算法理论知识 我们给出一组房子面积，卧室数目以及对应房价数据，如何从数据中找到房价y与面积x1和卧室数目x2的关系？ 为了实现监督学习，我们选择采用 ...

最近刚接触机器学习，就一个线性回归学起来都是十分的吃力 刚接触了梯度下降算法，算法解析很多大牛解析的更好，我就放一下自己理解的写出的代码好了 需要用到的数据和导入库 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import ...

一、梯度下降算法理论知识 我们给出一组房子面积，卧室数目以及对应房价数据，如何从数据中找到房价y与面积x1和卧室数目x2的关系？ 为了实现监督学习，我们选择采用自变量x1、x2的线性函数来评估因变量y值，得到 ...

　　梯度下降算法是通过沿着目标函数J(θ)参数θ∈R的梯度（一阶导数）相反方向−∇θJ(θ)来不断更新模型参数来到达目标函数的极小值点（收敛），更新步长为η。有三种梯度下降算法框架，它们不同之处在于每次学习（更新模型参数）使用的样本个数，每次更新使用不同的样本会导致每次学习的准确性和学习时间 ...

　　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 ...

对梯度下降算法的理解和实现 ​ 梯度下降算法是机器学习程序中非常常见的一种参数搜索算法。其他常用的参数搜索方法还有：牛顿法、坐标上升法等。 以线性回归为背景 ​ 当我们给定一组数据集合 \(D=\{(\mathbf{x^{(0)}},y^{(0)}),(\mathbf{x^{(1)}},y ...

1. 梯度下降算法推导 模型的算法就是为了通过模型学习，使得训练集的输入获得的实际输出与理想输出尽可能相近。 极大似然函数 的本质就是衡量在某个参数下， 样本整体估计和真实情况一样的概率 ， 交叉熵函数 的本质是衡量样本 预测值与真实值之间的差距 ，差距越大代表越不相似 1. ...