梯度下降法的原理，本文不再描述，请参阅其它资料。 梯度下降法函数function [k ender]=steepest(f,x,e)，需要三个参数f、x和e,其中f为目标函数，x为初始点,e为终止误 ...

The Learning Rate An important consideration is the learning rate µ, which determi ...

梯度下降算法的任务是寻找参数θ，使之能够最小化损失函数。 那么梯度下降法中的学习速率α应该如何选择呢？通常我们画出损失函数随迭代次数增加而变化的曲线。 可能会得到如下的一条曲线，x轴表 ...

先来回顾一下梯度下降法的参数更新公式： （其中，α是学习速率，是梯度） 这个公式是怎么来的呢？下面进行推导： 首先，如果一个函数 n 阶可导，那么我们可以用多项式仿造一个相似的函 ...

前阵子听说一个面试题：你实现一个logistic Regression需要多少分钟？搞数据挖掘的人都会觉得实现这个简单的分类器分分钟就搞定了吧？ 因为我做数据挖掘的时候，从来都是顺手用用工具的，尤其 ...

最优化 随着大数据的到来，并行计算的流行，实际上机器学习领域的很多研究者会把重点放在最优化方法的研究上，如large scale computation。那么为什么要研究最优化呢？我们先从机器学习研 ...

最近在跟着Andrew Ng老师学习深度神经网络.在学习浅层神经网络(两层)的时候,推导反向传播公式遇到了一些困惑,网上没有找到系统推导的过程.后来通过学习矩阵求导相关技巧,终于搞清楚了.首先从最简单 ...

梯度下降法又叫最速下降法，英文名为steepest descend method.估计搞研究的人应该经常听见这个算法吧，用来求解表达式最大或者最小值的，属于无约束优化问题。 ...

　等风的鸟原创出品，转载须经同意并附带说明及地址。 　　逻辑回归应该是机器学习里入门级的算法了，但是越是简单的东西越是难以掌控的东西，因为你会觉得简单而忽视掉这个点，但恰恰这个点包含了机器学习的基本 ...

本文永久链接 https://esl.hohoweiya.xyz/notes/Mixture-Gaussian/index.html 对于如下的两类别的高斯混合模型 \[\pi\cdot N ...