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 ...

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 ...

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 ...

　　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 ...