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梯度下降法 梯度下降法（英語：Gradient descent）是一個一階最優化算法，通常也稱為最速下降法。 要使用梯度下降法找到一個函數的局部極小值，必須向函數上當前點對應梯度（或者是近似梯度）的反方向的規定步長距離點進行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代進行搜索，則會接近函數的局部極大值點 ...

線性回歸形如y=w*x+b的形式，變量為連續型（離散為分類）。一般求解這樣的式子可采用最小二乘法原理，即方差最小化， loss=min（y_pred-y_true）^2。若為一元回歸，就可以求w與b的偏導，並令其為0，可求得w與b值；若為多元線性回歸， 將用到梯度下降法求解，這里的梯度值w的偏 ...

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 ...

目錄 目錄 題目 作答 1. 建立函數文件ceshi.m 2. 這是調用的命令，也可以寫在.m文件里 3. 輸出結果 題外話 題目 作答 ...

梯度下降法存在的問題 　　梯度下降法的基本思想是函數沿着其梯度方向增加最快，反之，沿着其梯度反方向減小最快。在前面的線性回歸和邏輯回歸中，都采用了梯度下降法來求解。梯度下降的迭代公式為： \(\begin{aligned} \theta_j=\theta_j-\alpha\frac ...

關於機器學習的方法，大多算法都用到了最優化求最優解問題。梯度下降法（gradient descent)是求解無約束最優化問題的一種最常用的方法。它是一種最簡單，歷史悠長的算法，但是它應用非常廣。下面主要在淺易的理解： 一、梯度下降的初步認識 先理解下什么是梯度，用通俗的話來說就是在原變量 ...