隨機梯度下降優化算法-----批量梯度下降，隨機梯度下降，小批量梯度下降
梯度下降算法是通過沿着目標函數J(θ)參數θ∈R的梯度（一階導數）相反方向−∇θJ(θ)來不斷更新模型參數來到達目標函數的極小值點（收斂），更新步長為η。有三種梯度下降算法框架，它們不同之處在於每次學習（更新模型參數）使用的樣本個數，每次更新使用不同的樣本會導致每次學習的准確性和學習時間 ...
原文：隨機梯度下降算法
. 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。那這個跟實際的y的差距有多大呢 這個時候我就出來一個損失函數： 其實損失函數很容易理解，就是所有樣本點的預測的值跟實際的值之間的差距的表達式而已。至於為什么有個 分數，那只是為了后面求導的時候方便約掉那個平方而已。 . 隨機 ...
2016-01-31 14:48 0 6105 推薦指數：
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