x1和x2的偏導數,即下降的方向 % - 4*x1 - 2*x2 - 1% 1 - 2*x2 - 2 ...
梯度下降法的原理,本文不再描述,請參閱其它資料。 梯度下降法函數function k ender steepest f,x,e ,需要三個參數f x和e,其中f為目標函數,x為初始點,e為終止誤差。輸出也為兩個參數,k表示迭代的次數,ender表示找到的最低點。 steepest.m: 調用示例 : 結果: 調用示例 : 結果: 調用示例 : 結果: ...
2014-10-15 00:06 3 26042 推薦指數:
x1和x2的偏導數,即下降的方向 % - 4*x1 - 2*x2 - 1% 1 - 2*x2 - 2 ...
本文將從一個下山的場景開始,先提出梯度下降算法的基本思想,進而從數學上解釋梯度下降算法的原理,最后實現一個簡單的梯度下降算法的實例! 梯度下降的場景假設 梯度下降法的基本思想可以類比是一個下山的過程。可以假設一個場景:一個人上山旅游,天黑了,需要下山(到達山谷 ...
在此記錄使用matlab作梯度下降法(GD)求函數極值的一個例子: 問題設定: 1. 我們有一個$n$個數據點,每個數據點是一個$d$維的向量,向量組成一個data矩陣$\mathbf{X}\in \mathbb{R}^{n\times d}$,這是我們的輸入特征矩陣 ...
The Learning Rate An important consideration is the learning rate µ, which determi ...
norm(A,p)當A是向量時norm(A,p) Returns sum(abs(A).^zhip)^(/p), for any <= p <= ∞.norm(A) Returns nor ...
sklearn中實現隨機梯度下降法 隨機梯度下降法是一種根據模擬退火的原理對損失函數進行最小化的一種計算方式,在sklearn中主要用於多元線性回歸算法中,是一種比較高效的最優化方法,其中的梯度下降系數(即學習率eta)隨着遍歷過程的進行在不斷地減小。另外,在運用隨機梯度下降法之前需要利用 ...
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 ...