梯度下降算法的简单理解
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 ...
原文：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 ,y , mathbf x ,y ,..., mathbf x n ,y n ，其中上标为样本标记，每个 mathbf x i 为一个 d 维向量 向量默认加粗表示 。我们在有了一定数量的样本的情况下 ...
2020-09-29 15:14 1 620 推荐指数：
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