机器学习常见的最优化算法
1. 梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向 ...
原文：机器学习常见的优化算法
梯度下降法 梯度下降法是最早最简单的，也是最为常用的最优化算法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为 最速下降法 。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。 在机器学习中，基于基本的梯度下降法发 ...
2018-08-27 09:24 0 1880 推荐指数：
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