隨機梯度下降算法
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 ...
原文：在Spark上用Scala實驗梯度下降算法
首先參考的是這篇文章：http: blog.csdn.net sadfasdgaaaasdfa article details 但是其中的函數太老了。所以要改。另外出發點是我自己的這篇文章http: www.cnblogs.com charlesblc p .html 里面關於梯度下降的那幅圖片。 改來改去，在隨機化向量上耗費了很多時間，最后還是做好了。代碼如下： 然后在m n 機器上，先用的是把 ...
2016-12-21 18:30 0 2411 推薦指數：
相關推薦
近端梯度下降算法
一、軟閾值算法及推導： 二、近端投影與近端梯度下降 以上推導是結合很多大佬博客整理的，如有侵權，請及時聯系，將對其進行修改。 ...
梯度下降算法
梯度下降算法詳解 介紹 如果說在機器學習領域有哪個優化算法最廣為認知，用途最廣，非梯度下降算法莫屬。梯度下降算法是一種非常經典的求極小值的算法，比如在線性回歸里我們可以用最小二乘法去解析最優解，但是其中會涉及到對矩陣求逆，由於多重共線性問題的存在是很讓人難受的，無論進行L1正則化的Lasso ...
優化算法—梯度下降
轉自：https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7532858.html 梯度下降法，是當今最流行的優化（optimization）算法，亦是至今最常用的優化神經網絡的方法。本文旨在讓你對不同的優化梯度下降法的算法有一個直觀認識，以幫助你使用這些算法。我們首先會 ...
梯度下降更新算法
梯度更新是要同時更新，如下圖所示：θ0和θ1同時更新，而不是更新完一個后再更新另一個。 學習率α過小，梯度下降較慢，訓練時間增長。若學習率α過大，梯度下降會越過最低點，難以得到最優的結果，導致難以收斂或發散。 如果參數值已是局部最優，進行梯度下降計算時導數 ...
梯度下降優化算法
梯度下降優化算法 梯度下降是常用的優化方式，具體的算法有： 梯度下降法 批梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 隨機梯度下降(Stochastic Gradient Decent, SGD) 小批量梯度下降(Mini-Batch ...
梯度下降算法
先是幾個英文： linear regression線性回歸 gradient descent梯度下降 normal equations正規方程組 notation符號： m denote（指示） the number of training examples x denote ...
梯度算法之梯度上升和梯度下降
梯度算法之梯度上升和梯度下降 方向導數 當討論函數沿任意方向的變化率時，也就引出了方向導數的定義，即：某一點在某一趨近方向上的導數值。 導數和偏導數的定義中，均是沿坐標軸正方向討論函數的變化率。那么當討論函數沿任意方向的變化率時，也就引出了方向導數的定義，即：某一點在某一趨近 ...