梯度下降法分析
梯度下降法存在的问题 梯度下降法的基本思想是函数沿着其梯度方向增加最快，反之，沿着其梯度反方向减小最快。在前面的线性回归和逻辑回归中，都采用了梯度下降法来求解。梯度下降的迭代公式为： \(\begin{aligned} \theta_j=\theta_j-\alpha\frac ...
原文：深度分析-梯度下降
梯度下降 由于梯度下降法中负梯度方向作为变量的变化方向，所以有可能导 致最终求解的值是局部最优解，所以在使用梯度下降的时候，一般需 要进行一些调优策略： 学习率的选择： 学习率过大，表示每次迭代更新的时候变化比较大，有可能 会跳过最优解 学习率过小，表示每次迭代更新的时候变化比较小，就会导 致迭代速度过慢，很长时间都不能结束 算法初始参数值的选择： 初始值不同，最终获得的最小值也有可能不同，因为梯 ...
2019-07-24 17:05 0 421 推荐指数：
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