关于最优化算法的框架见 最优化算法确定迭代步长【线搜索技术】 迭代公式\(x_{k+1}=x_k+\alpha_kd_k\) 其中\(\alpha_k\)为第k次迭代步长，\(d_k\)为第k次迭代方向； 变步长梯度下降法就是每次迭代，步长都需要计算 定步长梯度下降发每次步长都为定值；算法 ...

梯度下降法存在的问题 　　梯度下降法的基本思想是函数沿着其梯度方向增加最快，反之，沿着其梯度反方向减小最快。在前面的线性回归和逻辑回归中，都采用了梯度下降法来求解。梯度下降的迭代公式为： \(\begin{aligned} \theta_j=\theta_j-\alpha\frac ...

梯度下降 由于梯度下降法中负梯度方向作为变量的变化方向，所以有可能导 致最终求解的值是局部最优解，所以在使用梯度下降的时候，一般需 要进行一些调优策略： 学习率的选择： 学习率过大，表示每次迭代更新的时候变化比较大，有可能 会跳过最优解； 学习率过小，表示每次迭代更新的时候变化比较 ...

梯度下降： 　　1，批量梯度（BGD），随机梯度下降法（SGD），小批量梯度下降法（MBGD）的区别 　　2，和最小二乘比较 　　　　1，梯度下降法需要选择步长，而最小二乘法不需要。 　　　　2，梯度下降法是迭代求解，最小二乘法是计算解析解。 　　　　3，最小二乘仅适用数据量较小的情况下 ...

梯度下降算法的简单理解 1 问题的引出 在线性回归模型中，先设一个特征x与系数θ1，θ0，最后列出的误差函数如下图所示： 手动求解 目标是优化得到其最小化的J(θ1)，下图中的×为y(i)，下面给出TrainSet：{(1,1),(2,2),(3,3)}通过手动寻找来找到最优解，由图 ...

固定步长的时候往往不能很快的梯度下降。 所以步长的选择也很重要。 下面的dk是搜索方向，在梯度下降中就是负梯度方向。 在这里是假设了h（a）是连续可导的函数，一般情况下也是这样。 找到合适的a有几种方式 1.简单的二分搜索 2.回溯法线性搜索 上式中小于等于号右边 ...

序言 对于y=f(wx+b),如何使用神经网络来进行求解，也就是给定x和y的值，如何让系统自动生成正确的权重值w和b呢？ 一般情况下，有两种尝试方法： 1） 随机试：纯概率问题，几乎不可能实现。 2） 梯度下降法：先初始化w和b(可以随机 ...

梯度下降法(最速下降法): 求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解.一般情况下，其解不保证是全局最优解.梯度下降法的收敛速度也未必是很快 ...