梯度下降法小结
关于机器学习的方法，大多算法都用到了最优化求最优解问题。梯度下降法（gradient descent)是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法。它是一种最简单，历史悠长的算法，但是它应用非常广。下面主要在浅易的理解： 一、梯度下降的初步认识 先理解下什么是梯度，用通俗的话来说就是在原变量 ...
原文：梯度下降法原理及小结
在机器学习的核心内容就是把数据喂给一个人工设计的模型，然后让模型自动的 学习 ，从而优化模型自身的各种参数，最终使得在某一组参数下该模型能够最佳的匹配该学习任务。那么这个 学习 的过程就是机器学习算法的关键。梯度下降法就是实现该 学习 过程的一种最常见的方式，尤其是在深度学习 神经网络 模型中，BP反向传播方法的核心就是对每层的权重参数不断使用梯度下降来进行优化。另一种常用的方法是最小二乘法。本 ...
2020-12-23 23:31 0 1465 推荐指数：
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