梯度下降法原理以及代码实现 本篇博客承接本人上一篇关于逐步回归算法的引申，本篇将开始整理梯度下降算法的相关知识。梯度下降，gradient descent 之后将简称GD ，是一种通过迭代找最优的方式一步步找到损失函数最小值的算法，基本算法思路可总结为如下几点： 随机设置一个初始值 计算损失函数的梯度 设置步长，步长的长短将会决定梯度下降的速度和准确度，之后会详细展开 将初值减去步长乘以梯度，更新 ...
2020-01-22 14:52 0 2424 推荐指数：
四、逻辑回归 5、梯度下降法 （1）梯度解释 偏导数：简单来说是对于一个多元函数，选定一个自变量并让其他自变量保持不变，只考察因变量与选定自变量的变化关系。 梯度：梯度的本意是一个向量，由函数对每个参数的偏导组成，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处 ...
CNN学习笔记：梯度下降法 梯度下降法 梯度下降法用于找到使损失函数尽可能小的w和b，如下图所示，J(w,b)损失函数是一个在水平轴w和b上面的曲面，曲面的高度表示了损失函数在某一个点的值 ...
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 ...
梯度下降法（Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程 ...
看了coursea的机器学习课，知道了梯度下降法。一开始只是对其做了下简单的了解。随着内容的深入，发现梯度下降法在很多算法中都用的到，除了之前看到的用来处理线性模型，还有BP神经网络等。于是就有了这篇文章。 本文主要讲了梯度下降法的两种迭代思路，随机梯度下降（Stochastic ...
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 ...
感知机原理及代码实现 上篇讲完梯度下降，这篇博客我们就来好好整理一下一个非常重要的二分类算法——感知机，这是一种二分类模型，当输入一系列的数据后，输出的是一个二分类变量，如0或1 1. 算法原理 1.1 知识引入 说起分类算法，博主想到的另一个算法是逻辑回归，而感知机从原理上来说和回归 ...
在机器学习的核心内容就是把数据喂给一个人工设计的模型，然后让模型自动的“学习”，从而优化模型自身的各种参数，最终使得在某一组参数下该模型能够最佳的匹配该学习任务。那么这个“学习”的过程就是机器学习算法的关键。梯度下降法就是实现该“学习”过程的一种最常见的方式，尤其是在深度学习(神经网络)模型中 ...
