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 ...

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 ...

梯度算法之梯度上升和梯度下降 方向导数 当讨论函数沿任意方向的变化率时，也就引出了方向导数的定义，即：某一点在某一趋近方向上的导数值。 导数和偏导数的定义中，均是沿坐标轴正方向讨论函数的变化率。那么当讨论函数沿任意方向的变化率时，也就引出了方向导数的定义，即：某一点在某一趋近 ...

梯度下降优化算法 梯度下降是常用的优化方式，具体的算法有： 梯度下降法 批梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Decent, SGD) 小批量梯度下降(Mini-Batch ...

先是几个英文： linear regression线性回归 gradient descent梯度下降 normal equations正规方程组 notation符号： m denote（指示） the number of training examples x denote ...

1. 损失函数 在线性回归分析中，假设我们的线性回归模型为： 样本对应的正确数值为： 现在假设判别函数的系数都找出来了，那么通过判别函数G(x)，我们可以预测是样本x对的值为。那这个跟实际的y的差距有多大呢？这个时候我就出来一个损失函数： 其实损失函数很容易理解，就是所有 ...

一、软阈值算法及推导： 二、近端投影与近端梯度下降 以上推导是结合很多大佬博客整理的，如有侵权，请及时联系，将对其进行修改。 ...

梯度下降算法详解 介绍 如果说在机器学习领域有哪个优化算法最广为认知，用途最广，非梯度下降算法莫属。梯度下降算法是一种非常经典的求极小值的算法，比如在线性回归里我们可以用最小二乘法去解析最优解，但是其中会涉及到对矩阵求逆，由于多重共线性问题的存在是很让人难受的，无论进行L1正则化的Lasso ...