机器学习的本质是建立优化模型，通过优化方法，不断迭代参数向量，找到使目标函数最优的参数向量。最终建立模型 通常用到的优化方法：梯度下降方法、牛顿法、拟牛顿法等。这些优化方法的本质就是在更新参数。 一、梯度下降法 　　0、梯度下降的思想 ·　　　　通过搜索方向和步长来对参数进行更新。其中搜索 ...

参考知乎：https://www.zhihu.com/question/19723347 这篇博文讲牛顿法讲的非常好：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453 梯度下降法 ...

1 梯度下降法 我们使用梯度下降法是为了求目标函数最小值f（X）对应的X，那么我们怎么求最小值点x呢？注意我们的X不一定是一维的，可以是多维的，是一个向量。我们先把f（x）进行泰勒展开： 这里的α是学习速率，是个标量，代表X变化的幅度；d表示的是单位步长，是一个矢量，有方向，单位长度 ...

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 ...

原文：http://blog.csdn.net/dsbatigol/article/details/12448627 何为梯度？ 一般解释： f(x)在x0的梯度：就是f(x)变化最快的方向 举个例子，f()是一座山，站在半山腰， 往x方向走1米，高度上升0.4米，也就是说x ...

梯度下降法存在的问题 　　梯度下降法的基本思想是函数沿着其梯度方向增加最快，反之，沿着其梯度反方向减小最快。在前面的线性回归和逻辑回归中，都采用了梯度下降法来求解。梯度下降的迭代公式为： \(\begin{aligned} \theta_j=\theta_j-\alpha\frac ...

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 ...