机器学习——梯度下降算法
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 ...
原文：机器学习——梯度下降算法数学推导
在机器学习中，我们构建的模型，大部分都是通过求解代价函数的最优值进而得到模型参数的值。那么，对于构建好的目标函数和约束条件，我们应该如何对其进行求解呢 在机器学习中，最常用的优化方法是梯度下降法。梯度下降法或最速下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。 假设f x 是Rn上具有一阶连续偏导数的函数。要求解的无约束最 ...
2019-04-21 22:09 0 1569 推荐指数：
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