上一篇我们实现了使用梯度下降法的自适应线性神经元，这个方法会使用所有的训练样本来对权重向量进行更新，也可以称之为批量梯度下降（batch gradient descent）。假设现在我们数据集中拥有大量的样本，比如百万条样本，那么如果我们现在使用批量梯度下降来训练模型，每更新一次权重向量，我们都要 ...

1 前言 　　机器学习和深度学习里面都至关重要的一个环节就是优化损失函数，一个模型只有损失函数收敛到一定的值，才有可能会有好的结果，降低损失的工作就是优化方法需做的事。常用的优化方法：梯度下降法家族、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、Momentum、Nesterov Momentum ...

一、简介 梯度下降法(gradient decent)是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。 梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，它是一种迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。 问题抽象 是 上具有一阶 ...

机器学习(1)之梯度下降(gradient descent) 题记:最近零碎的时间都在学习Andrew Ng的machine learning，因此就有了这些笔记。 梯度下降是线性回归的一种(Linear Regression)，首先给出一个关于房屋的经典例子 ...

梯度下降（最速下降法） 梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降 ...

前言 以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处~ 梯度下降法 一、简介 梯度下降法(gradient decent)是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地 逼近最小偏差模型。 二、原理 梯度下降 ...

梯度下降法是一个 最优化算法，通常也称为 最速下降法。 最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。 最速下降法是用 负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进 ...

梯度下降 　　利用感知器法则的要求是必须训练样本是线性可分的，当样例不满足这条件时，就不能再收敛，为了克服这个要求，引出了delta法则，它会收敛到目标概念的最佳近似！ delta法则的关键思想是利用梯度下降（gradient descent）来搜索可能的权向量的假设空间，以找到最佳拟合训练样 ...