梯度下降法小结
关于机器学习的方法，大多算法都用到了最优化求最优解问题。梯度下降法（gradient descent)是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法。它是一种最简单，历史悠长的算法，但是它应用非常广。下面主要在浅易的理解： 一、梯度下降的初步认识 先理解下什么是梯度，用通俗的话来说就是在原变量 ...
原文：梯度下降小结
机器学习中，很多监督学习模型需要构建损失函数，再用优化算法对损失函数进行优化，找到最优参数。常用到的优化算法有梯度下降法和最小二乘法，这里总结梯度下降法。 梯度下降原理 梯度下降在求解过程中，只需要求解损失函数的一阶导数，计算代价较小。基本思想：从某一点出发，沿着变化最快的方向前进，到达一个点后，再找下一个变化最快的地方，直到到达收敛点。 介绍梯度下降前，需要了解以下数学概念。 . 梯度下降必备数 ...
2019-09-02 22:57 0 442 推荐指数：
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