在統計學中，線性回歸（英語：linear regression）是利用稱為線性回歸方程的最小二乘函數對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。只有一個自變量的情況稱為簡單回歸，大於一個自變量情況的叫做多元回歸 ...

本文講梯度下降（Gradient Descent）前先看看利用梯度下降法進行監督學習（例如分類、回歸等）的一般步驟： 1， 定義損失函數（Loss Function） 2， 信息流forward propagation，直到輸出端 3， 誤差信號back propagation。采用 ...

1 前言 　　機器學習和深度學習里面都至關重要的一個環節就是優化損失函數，一個模型只有損失函數收斂到一定的值，才有可能會有好的結果，降低損失的工作就是優化方法需做的事。常用的優化方法：梯度下降法家族、牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法、Momentum、Nesterov Momentum ...

一、簡介 梯度下降法(gradient decent)是一個最優化算法，通常也稱為最速下降法。常用於機器學習和人工智能當中用來遞歸性地逼近最小偏差模型。 梯度下降法是求解無約束最優化問題的一種最常用的方法，它是一種迭代算法，每一步需要求解目標函數的梯度向量。 問題抽象 是 上具有一階 ...

機器學習--線性單元回歸--單變量梯度下降的實現 【線性回歸】 【損失函數】 用線性函數去擬合數據，那么問題來了，到底什么樣子的函數最能表現樣本？對於這個問題，自然而然便引出了損失函數的概念，損失函數是一個用來評價樣本數據與目標函數（此處為線性函數）擬合程度的一個指標。我們假設，線性函數 ...

是用負梯度方向為搜索方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。可以用於求解非線性方程組 ...

前言 以下內容是個人學習之后的感悟，轉載請注明出處~ 梯度下降法 一、簡介 梯度下降法(gradient decent)是一個最優化算法，通常也稱為最速下降法。常用於機器學習和人工智能當中用來遞歸性地 逼近最小偏差模型。 二、原理 梯度下降法 ...

sklearn中實現隨機梯度下降法 隨機梯度下降法是一種根據模擬退火的原理對損失函數進行最小化的一種計算方式，在sklearn中主要用於多元線性回歸算法中，是一種比較高效的最優化方法，其中的梯度下降系數（即學習率eta）隨着遍歷過程的進行在不斷地減小。另外，在運用隨機梯度下降法之前需要利用 ...