1. 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 ...

從上個月專攻機器學習，從本篇開始，我會陸續寫機器學習的內容，都是我的學習筆記。 問題 梯度下降算法用於求數學方程的極大值極小值問題，這篇文章講解如何利用梯度下降算法求解方程 \(x^5+e^x+3x−3=0\) 的根； 方法 首先來解決第一個問題，從方程的形式我們就能初步判斷，它很可能 ...

　　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 ...

　　不多說，直接上干貨！ 回歸與梯度下降 　　回歸在數學上來說是給定一個點集，能夠用一條曲線去擬合之，如果這個曲線是一條直線，那就被稱為線性回歸，如果曲線是一條二次曲線，就被稱為二次回歸，回歸還有很多的變種，如本地加權回歸、邏輯回歸，等等。 　　用一個 ...

梯度下降法先隨機給出參數的一組值，然后更新參數，使每次更新后的結構都能夠讓損失函數變小，最終達到最小即可。在梯度下降法中，目標函數其實可以看做是參數的函數，因為給出了樣本輸入和輸出值后，目標函數就只剩下參數部分了，這時可以把參數看做是自變量，則目標函數變成參數的函數了。梯度下降每次都是更新每個參數 ...

由於第一次實驗的實驗報告不在這台機器，先寫這一算法吧。 SGDLR（the Stochastic Gradient Descent for Logistic Regression），要講解這一算法，首先要把名字拆為幾塊。 1 隨機 2 梯度下降 3邏輯回歸 先貼一篇文章：http ...

一、梯度gradient http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A2%AF%E5%BA%A6 在標量場f中的一點處存在一個矢量G，該矢量方向為f在該點處變化率最大的方向，其模也等於這個最大變化率的數值，則矢量G稱為標量場f的梯度。 在向量微積分中，標量場的梯度 ...