原文:梯度下降中的步長選擇-線性搜索

固定步長的時候往往不能很快的梯度下降。 所以步長的選擇也很重要。 下面的dk是搜索方向,在梯度下降中就是負梯度方向。 在這里是假設了h a 是連續可導的函數,一般情況下也是這樣。 找到合適的a有幾種方式 .簡單的二分搜索 .回溯法線性搜索 上式中小於等於號右邊的式子是小於f xk 的,因為dk是跟異號的。 回溯的時候可以不斷的除以 ,c 可以取值 . ...

2017-03-02 22:15 0 3517 推薦指數:

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Armijo線性搜索

用“人話”解釋不精確線搜索的Armijo-Goldstein准則及Wolfe-Powell准則 line search(一維搜索,或線搜索)是最優化(Optimization)算法的一個基礎步驟/算法。它可以分為精確的一維搜索以及不精確的一維搜索兩大類。 在本文中,我想用“人話 ...

Thu Sep 27 23:25:00 CST 2018 0 1891
步長梯度下降

關於最優化算法的框架見 最優化算法確定迭代步長【線搜索技術】 迭代公式\(x_{k+1}=x_k+\alpha_kd_k\) 其中\(\alpha_k\)為第k次迭代步長,\(d_k\)為第k次迭代方向; 變步長梯度下降法就是每次迭代,步長都需要計算 定步長梯度下降發每次步長都為定值;算法 ...

Thu Aug 06 06:48:00 CST 2020 0 538
線性搜索算法

線性搜索算法 簡介   線性搜索算法又被稱為順序搜索算法,是一種暴力算法。主要是通過從頭至尾開始逐個檢舉來確定所需數據的位置。如果不在列表則通過返回特殊值進行標記。 偽代碼如下   PS:在偽代碼以procedure標記一個程序的開始,其后說明程序的名字及具體參數,並且數組的下標 ...

Fri Oct 28 05:36:00 CST 2016 0 2979
線性回歸——梯度下降

一、概述   線性回歸是利用數理統計的回歸分析,來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法,在機器學習屬於監督學習。在數據分析等領域應用十分廣泛。   很多情況下我們都用它進行預測,比如預測房屋價格。在這里用一個簡單的例子來說明,假設有一組房屋數據,為了理解方便,假設 ...

Sat Mar 23 21:55:00 CST 2019 0 1447
sklearn實現隨機梯度下降法(多元線性回歸)

sklearn實現隨機梯度下降法 隨機梯度下降法是一種根據模擬退火的原理對損失函數進行最小化的一種計算方式,在sklearn主要用於多元線性回歸算法,是一種比較高效的最優化方法,其中的梯度下降系數(即學習率eta)隨着遍歷過程的進行在不斷地減小。另外,在運用隨機梯度下降法之前需要利用 ...

Wed Aug 07 22:11:00 CST 2019 0 1482
線性回歸與梯度下降算法

線性回歸與梯度下降算法 作者:上品物語 轉載自:線性回歸與梯度下降算法講解 知識點: 線性回歸概念 梯度下降算法 l 批量梯度下降算法 l 隨機梯度下降算法 l 算法收斂判斷方法 1.1 線性回歸 在統計學 ...

Wed Sep 03 01:03:00 CST 2014 8 41223
線性回歸和批量梯度下降法python

通過學習斯坦福公開課的線性規划和梯度下降,參考他人代碼自己做了測試,寫了個類以后有時間再去擴展,代碼注釋以后再加,作業好多:           圖1. 迭代過程的誤差cost ...

Wed Dec 11 06:01:00 CST 2013 0 6763
線性回歸與梯度下降法[一]——原理與實現

看了coursea的機器學習課,知道了梯度下降法。一開始只是對其做了下簡單的了解。隨着內容的深入,發現梯度下降法在很多算法中都用的到,除了之前看到的用來處理線性模型,還有BP神經網絡等。於是就有了這篇文章。 本文主要講了梯度下降法的兩種迭代思路,隨機梯度下降(Stochastic ...

Tue Dec 13 00:23:00 CST 2016 5 11092
 
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