先来回顾一下梯度下降法的参数更新公式： （其中，α是学习速率，是梯度） 这个公式是怎么来的呢？下面进行推导： 首先，如果一个函数 n 阶可导，那么我们可以用多项式仿造一个相似的函数，这就是泰勒展开式。其在a点处的表达式如下： 可以看出，随着式子的展开，这个展 ...

第三章 使用sklearn 实现机学习的分类算法 分类算法 分类器的性能与计算能力和预测性能很大程度上取决于用于模型训练的数据 训练机器学习算法的五个步骤： 特征的选择 ...

2019年01月05日 15:48:32 IT界的小小小学生 阅读数：31 标签： xgb gbdt 梯度下降法 牛顿法 xgboost原理 更多 个人分类： data mining 深度学习 ...

仍然是一篇入门文，用以补充以前文章中都有意略过的部分。 之前的系列中，我们期望对数学并没有特别喜好的程序员，也可以从事人工智能应用的开发。但走到比较深入之后，基本的数学知识，还是没办法躲过的。 导 ...

Coursera系列课程 第二周的向量化一节中，关于梯度下降法的向量化过程，开始不是很明白，后来自己推导了一下，记录到这里。 如下是梯度下降法的参数递归公式(假设n=2)： 公式1： $\theta_0 := \theta_0 - \alpha \frac{1}{m}\sum_{i ...

算法的收敛性进行简要分析，但受限于篇幅，本文不会对最优化问题、核函数、原问题和对偶问题等前置知识做过于 ...

摘自：http://www.wengweitao.com/ti-du-xia-jiang-fa.html 梯度下降法（Gradient Descent）是一种常见的最优化算法，用于求解函数的最大值或者最小值。 梯度下降 在高数中，我们求解一个函数的最小值时，最常用的方法就是求出它的导数 ...

前面一篇就是基础性的推导过程。从反馈的情况看，总体还是讲明白了。但是在导数的部分，仍有不少的存疑。 其实在数学方面，我也是学渣。所以尽我所能，希望再次的补充能讲的明白。若有谬误，期盼指正。 基础公式 所需基础公式抄录于下，不明白的请至上篇查看详解。 假设函数 $$ y' = h_θ(x ...