梯度下降（Gradient descent）
梯度下降（Gradient descent） 在有監督學習中，我們通常會構造一個損失函數來衡量實際輸出和訓練標簽間的差異。通過不斷更新參數，來使損失函數的值盡可能的小。梯度下降就是用來計算如何更新參數使得損失函數的值達到最小值（可能是局部最小或者全局最小）。 梯度下降計算流程 假設 ...
原文：梯度下降（Gradient Descent）
轉載請注明出處：http: www.cnblogs.com Peyton Li 在求解機器學習算法的優化問題時，梯度下降是經常采用的方法之一。 梯度下降不一定能夠找到全局最優解，有可能是一個局部最優解。但如果損失函數是凸函數，梯度下降法得到的一定是全局最優解。 梯度下降的相關概念： 步長或學習率 learning rate ：步長和學習率是一個東西，只是在不同的地方叫法不一樣，以下叫做步長。步長 ...
2017-09-17 19:57 0 1160 推薦指數：
相關推薦
梯度下降（Gradient Descent）小結
在求解機器學習算法的模型參數，即無約束優化問題時，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一種常用的方法是最小二乘法。這里就對梯度下降法做一個完整的總結。 1. 梯度 在微積分里面，對多元函數的參數求∂偏導數，把求得的各個參數的偏導數以向量的形式 ...
梯度下降（Gradient Descent）小結
曾為培訓講師，由於涉及公司版權問題，現文章內容全部重寫，地址為https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相關更新 ...
梯度下降算法（gradient descent）
簡述 梯度下降法又被稱為最速下降法(Steepest descend method)，其理論基礎是梯度的概念。梯度與方向導數的關系為：梯度的方向與取得最大方向導數值的方向一致，而梯度的模就是函數在該點的方向導數的最大值。 現在假設我們要求函數的最值，采用梯度下降法，如圖所示： 梯度下降的相關 ...
梯度下降（Gradient Descent）小結
在求解機器學習算法的模型參數，即無約束優化問題時，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一種常用的方法是最小二乘法。這里就對梯度下降法做一個完整的總結。 1. 梯度 在微積分里面，對多元函數的參數求∂偏導數，把求得的各個參數的偏導數以向量的形式 ...
梯度下降(Gradient Descent)小結 -2017.7.20
在求解算法的模型函數時，常用到梯度下降(Gradient Descent)和最小二乘法，下面討論梯度下降的線性模型(linear model)。 1.問題引入 給定一組訓練集合(training set)yi，i = 1,2,...,m，引入學習算法參數(parameters ...
動量梯度下降法(gradient descent with momentum)
其實應該叫做指數加權平均梯度下降法。 ...
（二）深入梯度下降(Gradient Descent)算法
一直以來都以為自己對一些算法已經理解了，直到最近才發現，梯度下降都理解的不好。 1 問題的引出 對於上篇中講到的線性回歸，先化一個為一個特征θ1，θ0為偏置項，最后列出的誤差函數如下圖所示： 手動求解 目標是優化J(θ1)，得到其最小化，下圖中的×為y(i)，下面給出TrainSet ...