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寫出來，就是梯度。比如函數f(x,y), 分別對x,y求偏導數，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,簡稱grad f(x,y)或者▽f(x,y)。對於在點(x0,y0)的具體梯度向量 ...

(1)梯度下降法 在迭代問題中，每一次更新w的值，更新的增量為ηv，其中η表示的是步長，v表示的是方向 要尋找目標函數曲線的波谷，采用貪心法：想象一個小人站在半山腰，他朝哪個方向跨一步，可以使他距離谷底更近（位置更低），就朝這個方向前進。這個方向可以通過微分得到。選擇足夠小的一段曲線 ...

這幾天在看《統計學習方法》這本書，發現 梯度下降法 在 感知機 等機器學習算法中有很重要的應用，所以就特別查了些資料。 　　 一.介紹 梯度下降法（gradient descent）是求解無約束最優化問題的一種常用方法，有實現簡單的優點。梯度下降法是迭代算法，每一步需要 ...

The Learning Rate An important consideration is the learning rate µ, which determi ...

本文以二維線性擬合為例，介紹批量梯度下降法、隨機梯度下降法、小批量梯度下降法三種方法，求解擬合的線性模型參數。 需要擬合的數據集是 $(X_1, y_1), (X_2, y_2)..., (X_n, y_n)$，其中$X^i=(x_1^i, x_2^i)$，表示2個特征，$y^i$是對應 ...

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一個典型的機器學習的過程，首先給出一組輸入數據X，我們的算法會通過一系列的過程得到一個估計的函數，這個函數有能力對沒有見過的新數據給出一個新的估計Y，也被稱為構建一個模型。 我們用X1、X2...X ...

目錄 　　一元線性回歸模型 　　一元線性回歸代價函數圖像 　　梯度下降求解 　　SGD、BGD、Mini-batchGD的特點 　　參考資料 在《深度學習面試題03改進版梯度下降法Adagrad、RMSprop、Momentum、Adam》中講到了多種改進的梯度下降公式。而這 ...