梯度算法之梯度上升和梯度下降 方向导数 当讨论函数沿任意方向的变化率时，也就引出了方向导数的定义，即：某一点在某一趋近方向上的导数值。 导数和偏导数的定义中，均是沿坐标轴正方向讨论函数的变化率。那么当讨论函数沿任意方向的变化率时，也就引出了方向导数的定义，即：某一点在某一趋近 ...

梯度上升法每次讲当前参数向每个特征的梯度移动一小部分，经过多次迭代得到最后的解，在梯度上升的时候可以采用随机取样，虽然效果差不多，但是可以占用更少的计算资源，同时随机梯度上升法是一个在线算法，他可以在新数据到来时就可以完成参数更新，而不需要重新读取整个数据集来进行批处理计算 ...

线性回归与梯度下降算法 作者：上品物语 转载自：线性回归与梯度下降算法讲解 知识点： 线性回归概念 梯度下降算法 l 批量梯度下降算法 l 随机梯度下降算法 l 算法收敛判断方法 1.1 线性回归 在统计学中 ...

from：https://www.cnblogs.com/shibalang/p/4859645.html 多元线性回归是最简单的机器学习模型，通过给定的训练数据集，拟合出一个线性模型，进而对新数据做出预测。 对应的模型如下： n: 特征数量。 一般选取残差平方和最小化 ...

多元线性回归是最简单的机器学习模型，通过给定的训练数据集，拟合出一个线性模型，进而对新数据做出预测。 对应的模型如下： n: 特征数量。 一般选取残差平方和最小化作为损失函数，对应为： M:训练样本数量。 通过最小化代价损失函数，来求得 值，一般优化的方法有两种，第一是梯度下降 ...

梯度下降算法的简单理解 1 问题的引出 在线性回归模型中，先设一个特征x与系数θ1，θ0，最后列出的误差函数如下图所示： 手动求解 目标是优化得到其最小化的J(θ1)，下图中的×为y(i)，下面给出TrainSet：{(1,1),(2,2),(3,3)}通过手动寻找来找到最优解，由图 ...

原文：http://blog.csdn.net/dsbatigol/article/details/12448627 何为梯度？ 一般解释： f(x)在x0的梯度：就是f(x)变化最快的方向 举个例子，f()是一座山，站在半山腰， 往x方向走1米，高度上升0.4米，也就是说x ...