梯度下降法先隨機給出參數的一組值，然后更新參數，使每次更新后的結構都能夠讓損失函數變小，最終達到最小即可。在梯度下降法中，目標函數其實可以看做是參數的函數，因為給出了樣本輸入和輸出值后，目標函數就只剩下參數部分了，這時可以把參數看做是自變量，則目標函數變成參數的函數了。梯度下降每次都是更新每個參數 ...

轉載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 這幾種方法呢都是在求最優解中經常出現的方法，主要是應用迭代的思想來逼近。在梯度下降算法中，都是圍繞以下這個式子展開： \[\frac {\partial ...

1. 梯度 　　在微積分里面，對多元函數的參數求∂偏導數，把求得的各個參數的偏導數以向量的形式寫出來，就是梯度。比如函數f(x,y), 分別對x,y求偏導數，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,簡稱grad f(x,y)或者▽f(x,y)。對於在點(x0,y0)的具體梯度向量 ...

(1)梯度下降法 在迭代問題中，每一次更新w的值，更新的增量為ηv，其中η表示的是步長，v表示的是方向 要尋找目標函數曲線的波谷，采用貪心法：想象一個小人站在半山腰，他朝哪個方向跨一步，可以使他距離谷底更近（位置更低），就朝這個方向前進。這個方向可以通過微分得到。選擇足夠小的一段曲線 ...

理解隨機梯度下降，首先要知道梯度下降法，故先介紹梯度下降法： 梯度下降法 大多數機器學習或者深度學習算法都涉及某種形式的優化。 優化指的是改變 以最小化或最大化某個函數 的任務。 我們通常以最小化 指代大多數最優化問題。 最大化可經由最小化算法最小化 來實現 ...

　在求解機器學習算法的模型參數，即無約束優化問題時，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一種常用的方法是最小二乘法。這里就對梯度下降法做一個完整的總結。 1. 梯度 　　　　在微積分里面，對多元函數的參數求∂偏導數，把求得的各個參數的偏導數以向量的形式寫出來 ...

隨機梯度下降： 我們用X1，X2..Xn 去描述feature里面的分量，比如x1=房間的面積，x2=房間的朝向，等等，我們可以做出一個估計函數： θ在這兒稱為參數，在這兒的意思是調整feature中每個分量的影響力，就是到底是房屋的面積更重要還是房屋的地段更重要。為了如 ...

1. 損失函數 在線性回歸分析中，假設我們的線性回歸模型為： 樣本對應的正確數值為： 現在假設判別函數的系數都找出來了，那么通過判別函數G(x)，我們可以預測是樣本x對的值為。那這個跟 ...