...

梯度下降法(最速下降法): 求解無約束最優化問題的一種最常用的方法，當目標函數是凸函數時，梯度下降法的解是全局最優解.一般情況下，其解不保證是全局最優解.梯度下降法的收斂速度也未必是很快 ...

x1和x2的偏導數，即下降的方向 % - 4*x1 - 2*x2 - 1% 1 - 2*x2 - 2 ...

梯度下降法 梯度下降法（英語：Gradient descent）是一個一階最優化算法，通常也稱為最速下降法。 要使用梯度下降法找到一個函數的局部極小值，必須向函數上當前點對應梯度（或者是近似梯度）的反方向的規定步長距離點進行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代進行搜索，則會接近函數的局部極大值點 ...

線性回歸形如y=w*x+b的形式，變量為連續型（離散為分類）。一般求解這樣的式子可采用最小二乘法原理，即方差最小化， loss=min（y_pred-y_true）^2。若為一元回歸，就可以求w與b的偏導，並令其為0，可求得w與b值；若為多元線性回歸， 將用到梯度下降法求解，這里的梯度值w的偏 ...

norm(A,p)當A是向量時norm(A,p) Returns sum(abs(A).^zhip)^(/p), for any <= p <= ∞.norm(A) Returns nor ...

梯度下降法的原理，本文不再描述，請參閱其它資料。 梯度下降法函數function [k ender]=steepest(f,x,e)，需要三個參數f、x和e,其中f為目標函數，x為初始點,e為終止誤差。輸出也為兩個參數，k表示迭代的次數，ender表示找到的最低點。 steepest.m ...

摘自：http://www.wengweitao.com/ti-du-xia-jiang-fa.html 梯度下降法（Gradient Descent）是一種常見的最優化算法，用於求解函數的最大值或者最小值。 梯度下降 在高數中，我們求解一個函數的最小值時，最常用的方法就是求出它的導數 ...