機器學習 之梯度下降 gradient descent 題記:最近零碎的時間都在學習Andrew Ng的machine learning，因此就有了這些筆記。 梯度下降是線性回歸的一種 Linear Regression ，首先給出一個關於房屋的經典例子， 面積 feet 房間個數 價格 ... ... .. 上表中面積和房間個數是輸入參數，價格是所要輸出的解。面積和房間個數分別表示一個特征，用X ...
2014-09-06 00:42 3 23287 推薦指數：
梯度下降（GD）是最小化風險函數、損失函數的一種常用方法，隨機梯度下降和批量梯度下降是兩種迭代求解思路，下面從公式和實現的角度對兩者進行分析，如有哪個方面寫的不對，希望網友糾正。 下面的h(x)是要擬合的函數，J(theta)損失函數，theta是參數，要迭代求解的值，theta求解出來了那最終 ...
梯度下降（Gradient descent） 在有監督學習中，我們通常會構造一個損失函數來衡量實際輸出和訓練標簽間的差異。通過不斷更新參數，來使損失函數的值盡可能的小。梯度下降就是用來計算如何更新參數使得損失函數的值達到最小值（可能是局部最小或者全局最小）。 梯度下降計算流程 假設 ...
轉載請注明出處：http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/ 在求解機器學習算法的優化問題時，梯度下降是經常采用的方法之一。 梯度下降不一定能夠找到全局最優解，有可能是一個局部最優解。但如果損失函數是凸函數，梯度下降法得到的一定是全局最優解 ...
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 ...
曾為培訓講師，由於涉及公司版權問題，現文章內容全部重寫，地址為https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相關更新 ...
簡述 梯度下降法又被稱為最速下降法(Steepest descend method)，其理論基礎是梯度的概念。梯度與方向導數的關系為：梯度的方向與取得最大方向導數值的方向一致，而梯度的模就是函數在該點的方向導數的最大值。 現在假設我們要求函數的最值，采用梯度下降法，如圖所示： 梯度下降的相關 ...
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 ...
最近掉進了Machine Learning的坑里，暑期聽完了龍星計划的機器學習課程，走馬觀花看了一些書。最近找了Stanford的Machine Learning的公開課（http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html），想 ...
