梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）以及小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）。其中小批量梯度下降 ...

不同。 批量梯度下降(Batch gradient descent) 每次使用全量的训练集 ...

本文以二维线性拟合为例，介绍批量梯度下降法、随机梯度下降法、小批量梯度下降法三种方法，求解拟合的线性模型参数。 需要拟合的数据集是 $(X_1, y_1), (X_2, y_2)..., (X_n, y_n)$，其中$X^i=(x_1^i, x_2^i)$，表示2个特征，$y^i$是对应 ...

最近刚接触机器学习，就一个线性回归学起来都是十分的吃力 刚接触了梯度下降算法，算法解析很多大牛解析的更好，我就放一下自己理解的写出的代码好了 需要用到的数据和导入库 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import ...

目录 　　一元线性回归模型 　　一元线性回归代价函数图像 　　梯度下降求解 　　SGD、BGD、Mini-batchGD的特点 　　参考资料 在《深度学习面试题03改进版梯度下降法Adagrad、RMSprop、Momentum、Adam》中讲到了多种改进的梯度下降公式。而这 ...

转载 https://blog.csdn.net/itchosen/article/details/77200322 各种神经网络优化算法：从梯度下降到Adam方法 ...

转载请注明出处，楼燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 这几种方法呢都是在求最优解中经常出现的方法，主要是应用迭代的思想来逼近。在梯度下降算法中，都是围绕以下这个式子展开： \[\frac {\partial ...

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25765735 在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 一般线性 ...