原文:牛顿法(Newton's method)VS梯度下降法(Gradient Descent)

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2020-01-28 09:49 0 564 推荐指数:

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梯度下降Gradient Descent

  转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/   在求解机器学习算法的优化问题时,梯度下降是经常采用的方法之一。   梯度下降不一定能够找到全局最优解,有可能是一个局部最优解。但如果损失函数是凸函数,梯度下降法得到的一定是全局最优解 ...

Mon Sep 18 03:57:00 CST 2017 0 1160
梯度下降Gradient descent

梯度下降Gradient descent) 在有监督学习中,我们通常会构造一个损失函数来衡量实际输出和训练标签间的差异。通过不断更新参数,来使损失函数的值尽可能的小。梯度下降就是用来计算如何更新参数使得损失函数的值达到最小值(可能是局部最小或者全局最小)。 梯度下降计算流程 假设 ...

Sat Aug 18 03:38:00 CST 2018 0 1465
matlab实现梯度下降法(Gradient Descent)的一个例子

  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 ...

Mon Apr 06 17:56:00 CST 2020 0 5046
梯度下降法牛顿的总结与比较

机器学习的本质是建立优化模型,通过优化方法,不断迭代参数向量,找到使目标函数最优的参数向量。最终建立模型 通常用到的优化方法:梯度下降方法、牛顿、拟牛顿等。这些优化方法的本质就是在更新参数。 一、梯度下降法   0、梯度下降的思想 ·    通过搜索方向和步长来对参数进行更新。其中搜索 ...

Wed May 09 03:36:00 CST 2018 3 10861
梯度下降法牛顿的比较

参考知乎:https://www.zhihu.com/question/19723347 这篇博文讲牛顿讲的非常好:http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453 梯度下降法 ...

Wed Oct 12 05:49:00 CST 2016 0 2053
梯度下降法牛顿的解释与对比

1 梯度下降法 我们使用梯度下降法是为了求目标函数最小值f(X)对应的X,那么我们怎么求最小值点x呢?注意我们的X不一定是一维的,可以是多维的,是一个向量。我们先把f(x)进行泰勒展开: 这里的α是学习速率,是个标量,代表X变化的幅度;d表示的是单位步长,是一个矢量,有方向,单位长度 ...

Fri Dec 19 04:32:00 CST 2014 0 17254
 
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