机器学习概念之梯度下降算法（全量梯度下降算法、随机梯度下降算法、批量梯度下降算法）
不多说，直接上干货！ 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，如本地加权回归、逻辑回归，等等。 用一个 ...
原文：python机器学习——随机梯度下降
上一篇我们实现了使用梯度下降法的自适应线性神经元，这个方法会使用所有的训练样本来对权重向量进行更新，也可以称之为批量梯度下降 batch gradient descent 。假设现在我们数据集中拥有大量的样本，比如百万条样本，那么如果我们现在使用批量梯度下降来训练模型，每更新一次权重向量，我们都要使用百万条样本，训练时间很长，效率很低，我们能不能找到一种方法，既能使用梯度下降法，但是又不要每次更新 ...
2019-11-13 22:00 0 297 推荐指数：
相关推荐
机器学习-随机梯度下降（Stochastic gradient descent）和 批量梯度下降（Batch gradient descent ）
梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路，下面从公式和实现的角度对两者进行分析，如有哪个方面写的不对，希望网友纠正。 下面的h(x)是要拟合的函数，J(theta)损失函数，theta是参数，要迭代求解的值，theta求解出来了那最终 ...
【机器学习基础】——梯度下降
梯度下降是机器学习中一种重要的优化算法，不单单涉及到经典机器学习算法，在神经网络、深度学习以及涉及到模型参数训练的很多场景都要用到梯度下降算法，因此在此单独作为1节对这部分进行总结，主要从梯度下降的原理，优化的梯度下降方法包括SGD、MBGD、Adagrad、Momentm、RMSprop ...
机器学习——梯度下降法
1 前言 机器学习和深度学习里面都至关重要的一个环节就是优化损失函数，一个模型只有损失函数收敛到一定的值，才有可能会有好的结果，降低损失的工作就是优化方法需做的事。常用的优化方法：梯度下降法家族、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、Momentum、Nesterov Momentum ...
【机器学习】梯度下降法
一、简介 梯度下降法(gradient decent)是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。 梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，它是一种迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。 问题抽象 是 上具有一阶 ...
机器学习(1)之梯度下降(gradient descent)
机器学习(1)之梯度下降(gradient descent) 题记:最近零碎的时间都在学习Andrew Ng的machine learning，因此就有了这些笔记。 梯度下降是线性回归的一种(Linear Regression)，首先给出一个关于房屋的经典例子 ...
机器学习之梯度下降法
梯度下降（最速下降法） 梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降 ...
机器学习之梯度下降法
前言 以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处~ 梯度下降法 一、简介 梯度下降法(gradient decent)是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地 逼近最小偏差模型。 二、原理 梯度下降 ...