機器學習(1)之梯度下降(gradient descent)
機器學習(1)之梯度下降(gradient descent) 題記:最近零碎的時間都在學習Andrew Ng的machine learning，因此就有了這些筆記。 梯度下降是線性回歸的一種(Linear Regression)，首先給出一個關於房屋的經典例子 ...
原文：機器學習-隨機梯度下降（Stochastic gradient descent）和 批量梯度下降（Batch gradient descent ）
梯度下降 GD 是最小化風險函數 損失函數的一種常用方法，隨機梯度下降和批量梯度下降是兩種迭代求解思路，下面從公式和實現的角度對兩者進行分析，如有哪個方面寫的不對，希望網友糾正。 下面的h x 是要擬合的函數，J theta 損失函數，theta是參數，要迭代求解的值，theta求解出來了那最終要擬合的函數h theta 就出來了。其中m是訓練集的記錄條數，i是參數的個數。 批量梯度下降的求解思路 ...
2017-06-02 11:52 0 15935 推薦指數：
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