梯度下降法公式推导过程--再次补充:导数部分化简
前面一篇就是基础性的推导过程。从反馈的情况看，总体还是讲明白了。但是在导数的部分，仍有不少的存疑。 其实在数学方面，我也是学渣。所以尽我所能，希望再次的补充能讲的明白。若有谬误，期盼指正。 基础公式 所需基础公式抄录于下，不明白的请至上篇查看详解。 假设函数 $$ y' = h_θ(x ...
原文：梯度下降法参数更新公式的推导
先来回顾一下梯度下降法的参数更新公式： 其中， 是学习速率，是梯度 这个公式是怎么来的呢 下面进行推导： 首先，如果一个函数n 阶可导，那么我们可以用多项式仿造一个相似的函数，这就是泰勒展开式。其在a点处的表达式如下： 可以看出，随着式子的展开，这个展开式越来越接近于原函数。 如果用一阶泰勒展开式，得到的函数近似表达式就是：。想像梯度下降就是站在山坡上往下走，是原点，是往下走一步后所处的点。 我们 ...
2019-05-28 21:11 0 1741 推荐指数：
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