其实应该叫做指数加权平均梯度下降法。 ...
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: . 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。 . 我们有一个响应的响应向量 mathbf y in mathbb R n 。 . 我们将使用线性模型来fit上述数据。因此我们将优化问题形 ...
2020-04-06 09:56 0 5046 推荐指数:
其实应该叫做指数加权平均梯度下降法。 ...
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 ...
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 ...
最陡下降法(steepest descent method)又称梯度下降法(英语:Gradient descent)是一个一阶最优化算法。 函数值下降最快的方向是什么?沿负梯度方向 d=−gk">d=−gk ...
x1和x2的偏导数,即下降的方向 % - 4*x1 - 2*x2 - 1% 1 - 2*x2 - 2 ...
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在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 1. 梯度 在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式 ...
曾为培训讲师,由于涉及公司版权问题,现文章内容全部重写,地址为https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相关更新 ...