算法学习笔记——梯度下降法原理及其代码实现
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： (1) 随机设置一个初始值 ...
原文：《机器学习(周志华)》笔记--线性模型（4）--梯度解释、梯度下降法算法思想、算法原理、算法流程、代码实现
四 逻辑回归 梯度下降法 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，即函数在该点处沿着该方向变化最快，变化率最大。 梯度向量的方向即为函数值增长最快的方向，沿着梯度方向可以最快地找到函数的最大值，而我们要求误差的 ...
2020-02-01 11:46 0 908 推荐指数：
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