测试代码(matlab)如下: clear; load E:\dataset\USPS\USPS.mat; % data format: % Xtr n1*dim % Xte n2*dim ...
从上个月专攻机器学习,从本篇开始,我会陆续写机器学习的内容,都是我的学习笔记。 问题 梯度下降算法用于求数学方程的极大值极小值问题,这篇文章讲解如何利用梯度下降算法求解方程 x e x x 的根 方法 首先来解决第一个问题,从方程的形式我们就能初步判断,它很可能没有闭式解。我能想到的最直观的解决方法就是画出函数图,函数图与 x 轴的交点就是方程的解,那先画个图看看 从函数图像大体可以判断,方程的根 ...
2020-12-25 22:14 0 533 推荐指数:
测试代码(matlab)如下: clear; load E:\dataset\USPS\USPS.mat; % data format: % Xtr n1*dim % Xte n2*dim ...
梯度下降与正规方程的比较: 梯度下降:需要选择学习率α,需要多次迭代,当特征数量n大时也能较好适用,适用于各种类型的模型 正规方程:不需要选择学习率α,一次计算得出,需要计算,如果特征数量n较大则运算代价大,因为矩阵逆的计算时间复杂度为,通常来说当小于10000 时还是可以接受的,只适用于线性 ...
梯度下降法(最速下降法): 求解无约束最优化问题的一种最常用的方法,当目标函数是凸函数时,梯度下降法的解是全局最优解.一般情况下,其解不保证是全局最优解.梯度下降法的收敛速度也未必是很快 ...
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 ...
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 ...
转自:https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7532858.html 梯度下降法,是当今最流行的优化(optimization)算法,亦是至今最常用的优化神经网络的方法。本文旨在让你对不同的优化梯度下降法的算法有一个直观认识,以帮助你使用这些算法。我们首先会 ...
梯度更新是要同时更新,如下图所示:θ0和θ1同时更新,而不是更新完一个后再更新另一个。 学习率α过小,梯度下降较慢,训练时间增长。若学习率α过大,梯度下降会越过最低点,难以得到最优的结果,导致难以收敛或发散。 如果参数值已是局部最优,进行梯度下降计算时导数 ...