一、机器学习概述： 1. 学习动机： 机器学习已经在不知不觉中渗透到人们生产和生活中的各个领域，如邮箱自动过滤的垃圾邮件、搜索引擎对链接的智能排序、产品广告的个性化推荐等； 机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要融合多学科的专业只是，也同样可以作为实际工具应用到 ...

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 ...

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写出来，就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y)。对于在点(x0,y0)的具体梯度向量 ...

(1)梯度下降法 在迭代问题中，每一次更新w的值，更新的增量为ηv，其中η表示的是步长，v表示的是方向 要寻找目标函数曲线的波谷，采用贪心法：想象一个小人站在半山腰，他朝哪个方向跨一步，可以使他距离谷底更近（位置更低），就朝这个方向前进。这个方向可以通过微分得到。选择足够小的一段曲线 ...

　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写出来 ...

题目描述：自定义一个可微并且存在最小值的一元函数，用梯度下降法求其最小值。并绘制出学习率从0.1到0.9（步长0.1）时，达到最小值时所迭代的次数的关系曲线，根据该曲线给出简单的分析。 代码： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jun ...

简介 梯度下降法是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题（线性和非线性都可以），在求解机器学习算法的模型参数，梯度下降是最常采用的方法之一，在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解 不是一个机器学习算法 是一种基于搜索的最优化方法 最小化损失函数 最大化 ...

1. 先修知识 设多元线性回归方程的模型为 \[Y=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_pX_p \] 可令\(X_0=1\)，则模型可写做： \[Y=\beta_0X_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+ ...