算法介紹：梯度下降算法是一種利用一次導數信息求取目標函數極值的方法，也是目前應用最為廣泛的局部優化算法之一。其具有實現簡單、容易遷移、收斂速度較快的特征。在求解過程中，從預設的種子點開始，根據梯度信息逐步迭代更新，使得種子點逐漸向目標函數的極小值點移動，最終到達目標函數的極小值點。注意 ...

一、梯度下降算法理論知識 我們給出一組房子面積，卧室數目以及對應房價數據，如何從數據中找到房價y與面積x1和卧室數目x2的關系？ 為了實現監督學習，我們選擇采用 ...

最近剛接觸機器學習，就一個線性回歸學起來都是十分的吃力 剛接觸了梯度下降算法，算法解析很多大牛解析的更好，我就放一下自己理解的寫出的代碼好了 需要用到的數據和導入庫 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import ...

一、梯度下降算法理論知識 我們給出一組房子面積，卧室數目以及對應房價數據，如何從數據中找到房價y與面積x1和卧室數目x2的關系？ 為了實現監督學習，我們選擇采用自變量x1、x2的線性函數來評估因變量y值，得到 ...

　　梯度下降算法是通過沿着目標函數J(θ)參數θ∈R的梯度（一階導數）相反方向−∇θJ(θ)來不斷更新模型參數來到達目標函數的極小值點（收斂），更新步長為η。有三種梯度下降算法框架，它們不同之處在於每次學習（更新模型參數）使用的樣本個數，每次更新使用不同的樣本會導致每次學習的准確性和學習時間 ...

　　不多說，直接上干貨！ 回歸與梯度下降 　　回歸在數學上來說是給定一個點集，能夠用一條曲線去擬合之，如果這個曲線是一條直線，那就被稱為線性回歸，如果曲線是一條二次曲線，就被稱為二次回歸，回歸還有很多的變種，如本地加權回歸、邏輯回歸，等等。 　　用一個 ...

對梯度下降算法的理解和實現 ​ 梯度下降算法是機器學習程序中非常常見的一種參數搜索算法。其他常用的參數搜索方法還有：牛頓法、坐標上升法等。 以線性回歸為背景 ​ 當我們給定一組數據集合 \(D=\{(\mathbf{x^{(0)}},y^{(0)}),(\mathbf{x^{(1)}},y ...

1. 梯度下降算法推導 模型的算法就是為了通過模型學習，使得訓練集的輸入獲得的實際輸出與理想輸出盡可能相近。 極大似然函數 的本質就是衡量在某個參數下， 樣本整體估計和真實情況一樣的概率 ， 交叉熵函數 的本質是衡量樣本 預測值與真實值之間的差距 ，差距越大代表越不相似 1. ...