The Learning Rate An important consideration is the learning rate µ, which determi ...
Python 实现简单的梯度下降法 机器学习算法常常可以归结为求解一个最优化问题,而梯度下降法就是求解最优化问题的一个方法。 梯度下降法 gradient descent 或最速下降法 steepest decent ,是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法。 梯度下降法实现简单,是一种迭代算法,每一步会求解目标函数的梯度向量。 本文分为理论和 Python 代码实践,希望实现简单的梯度下降法, ...
2019-06-30 02:25 0 9167 推荐指数:
The Learning Rate An important consideration is the learning rate µ, which determi ...
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题目描述:自定义一个可微并且存在最小值的一元函数,用梯度下降法求其最小值。并绘制出学习率从0.1到0.9(步长0.1)时,达到最小值时所迭代的次数的关系曲线,根据该曲线给出简单的分析。 代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jun ...
本文将从一个下山的场景开始,先提出梯度下降算法的基本思想,进而从数学上解释梯度下降算法的原理,最后实现一个简单的梯度下降算法的实例! 梯度下降的场景假设 梯度下降法的基本思想可以类比是一个下山的过程。可以假设一个场景:一个人上山旅游,天黑了,需要下山(到达山谷 ...
梯度下降法(gradient descent),又名最速下降法(steepest descent)是求解无约束最优化问题最常用的方法,它是一种迭代方法,每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量,将当前位置的负梯度方向作为搜索方向(因为在该方向上目标函数下降最快,这也是最速下降法名称的由来)。梯度 ...
梯度下降法(Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索,则会接近函数的局部极大值点;这个过程 ...
x1和x2的偏导数,即下降的方向 % - 4*x1 - 2*x2 - 1% 1 - 2*x2 - 2 ...
2019/3/25 一元线性回归——梯度下降/最小二乘法又名:一两位小数点的悲剧 感觉这个才是真正的重头戏,毕竟前两者都是更倾向于直接使用公式,而不是让计算机一步步去接近真相,而这个梯度下降就不一样了,计算机虽然还是跟从现有语句/公式,但是在不断尝试中一步步接近目的地。 简单来说,梯度下降的目的 ...