梯度下降法的原理，本文不再描述，请参阅其它资料。 梯度下降法函数function [k ender]=steepest(f,x,e)，需要三个参数f、x和e,其中f为目标函数，x为初始点,e为终止误差。输出也为两个参数，k表示迭代的次数，ender表示找到的最低点。 steepest.m ...

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 ...

　　在此记录使用matlab作梯度下降法(GD)求函数极值的一个例子： 　　问题设定： 　　1. 我们有一个$n$个数据点，每个数据点是一个$d$维的向量，向量组成一个data矩阵$\mathbf{X}\in \mathbb{R}^{n\times d}$，这是我们的输入特征矩阵 ...

The Learning Rate An important consideration is the learning rate µ, which determi ...

norm(A,p)当A是向量时norm(A,p) Returns sum(abs(A).^zhip)^(/p), for any <= p <= ∞.norm(A) Returns nor ...

1. 梯度 　　在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y)。对于在点(x0,y0)的具体梯度向量 ...

(1)梯度下降法 在迭代问题中，每一次更新w的值，更新的增量为ηv，其中η表示的是步长，v表示的是方向 要寻找目标函数曲线的波谷，采用贪心法：想象一个小人站在半山腰，他朝哪个方向跨一步，可以使他距离谷底更近（位置更低），就朝这个方向前进。这个方向可以通过微分得到。选择足够小的一段曲线 ...

回归与梯度下降 回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locally weighted回归，logistic回归 ...