梯度下降法求解線性回歸
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 ...
原文：線性回歸與梯度下降法[二]——優化與比較
接着上文 機器學習基礎 梯度下降法 Gradient Descent 往下講。這次我們主要用matlab來實現更一般化的梯度下降法。由上文中的幾個變量到多個變量。改變算法的思路，使用矩陣來進行計算。同時對算法的優化和調參進行總結。即特征縮放 feature scaling 問題和學習速率 alpha 的取值問題。還有在擬合線性模型時，如何選擇正確的算法，梯度下降 or 最小二乘法 matlab的基 ...
2016-12-25 21:09 0 2383 推薦指數：
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