对梯度下降算法的理解和实现
对梯度下降算法的理解和实现 梯度下降算法是机器学习程序中非常常见的一种参数搜索算法。其他常用的参数搜索方法还有：牛顿法、坐标上升法等。 以线性回归为背景 当我们给定一组数据集合 \(D=\{(\mathbf{x^{(0)}},y^{(0)}),(\mathbf{x^{(1)}},y ...
原文：梯度下降推导与优化算法的理解和Python实现
. 梯度下降算法推导 模型的算法就是为了通过模型学习，使得训练集的输入获得的实际输出与理想输出尽可能相近。极大似然函数的本质就是衡量在某个参数下，样本整体估计和真实情况一样的概率，交叉熵函数的本质是衡量样本预测值与真实值之间的差距，差距越大代表越不相似 . 为什么要最小化损失函数而不是最大化模型模型正确识别的数目 我们将不同的损失函数都定义为损失函数： 因为最大化模型正确识别的数目的函数并不是关 ...
2020-03-11 21:40 0 670 推荐指数：
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