1、梯度下降法 梯度下降法是最早最簡單的，也是最為常用的最優化算法。梯度下降法實現簡單，當目標函數是凸函數時，梯度下降法的解是全局解。一般情況下，其解不保證是全局最優解，梯度下降法的速度未必是最快的。梯度下降法的優化思想是用當前位置負梯度方向作為搜索方向，因為該方向為當前位置的最快下降方向 ...

目錄 前言 常見概念 目標函數（objective function） 收斂（convergence） 局部最小值（local mininum） 全局最小值（global mininum） 導數（derivative ...

機器學習幾種常見優化算法介紹 https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/78949145 1. 梯度下降法（Gradient Descent） 2. 牛頓法 ...

1.找到最優學習率的方法 （1）笨方法——指數提高學習率 從0.0001開始嘗試，然后用0.001，每個量級的學習率都去跑一下網絡，然后觀察一下loss的情況，選擇一個相對合理的學習率，但是這種方法太耗時間了。 （2）簡單的啟發方法【有時間總結】 參考：https ...

之前學習機器學習和數據挖掘的時候，很多都是知道這些算法的設計機制，對數學推導和求解過程依然是一知半解，最近看了一些機器學習算法的求解和各種優化算法，也發現了這些算法設計和公式推導背后的數學精妙之處和隨處可見的最優化的影子。還是決定從最優化理論開始補起，本文主要內容如下： ...

1. 前言 熟悉機器學習的童鞋都知道，優化方法是其中一個非常重要的話題，最常見的情形就是利用目標函數的導數通過多次迭代來求解無約束最優化問題。實現簡單，coding 方便，是訓練模型的必備利器之一。這篇博客主要總結一下使用導數的最優化方法的幾個基本方法，梳理梳理相關的數學知識，本人也是一邊 ...

機器學習無疑是當前數據分析領域的一個熱點內容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學習的算法。本文為您總結一下常見的機器學習算法，以供您在工作和學習中參考。 機器學習的算法很多。很多時候困惑人們都是，很多算法是一類算法，而有些算法又是從其他算法中延伸出來的。這里，我們從兩個方面來給大家介紹 ...

1、線性回歸算法 1.1算法概述 　　回歸就是用一條曲線對數據點進行擬合，該曲線成為最佳擬合曲線，這個擬合過程稱為回歸。當該曲線為一條直線時，就是線性回歸。 　　線性回歸一般用來做連續值的預測，預測的結果是一個連續值。 　　在訓練學習樣本時，需要特征向量X和樣本的實際結果Y，所以線性回歸 ...