算法介绍：梯度下降算法是一种利用一次导数信息求取目标函数极值的方法，也是目前应用最为广泛的局部优化算法之一。其具有实现简单、容易迁移、收敛速度较快的特征。在求解过程中，从预设的种子点开始，根据梯度信息逐步迭代更新，使得种子点逐渐向目标函数的极小值点移动，最终到达目标函数的极小值点。注意 ...

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^{(0)}},y^{(0)}),(\mathbf{x^{(1)}},y ...

一、梯度下降算法理论知识 我们给出一组房子面积，卧室数目以及对应房价数据，如何从数据中找到房价y与面积x1和卧室数目x2的关系？ 为了实现监督学习，我们选择采用 ...

1. 梯度下降 沿着目标函数梯度的反方向搜索极小值。 式中，$\theta$是模型参数，$J(\theta)$目标函数（损失函数），$\eta$是学习率。 2. 随机梯度下降（SGD） 每次随机选定一小批(mini-batch)数据进行梯度的计算，而不是计算全部的梯度。所有小批量 ...

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一、梯度下降算法理论知识 我们给出一组房子面积，卧室数目以及对应房价数据，如何从数据中找到房价y与面积x1和卧室数目x2的关系？ 为了实现监督学习，我们选择采用自变量x1、x2的线性函数来评估因变量y值，得到 ...

梯度下降优化算法 梯度下降是常用的优化方式，具体的算法有： 梯度下降法 批梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Decent, SGD) 小批量梯度下降(Mini-Batch ...

先是几个英文： linear regression线性回归 gradient descent梯度下降 normal equations正规方程组 notation符号： m denote（指示） the number of training examples x denote ...