梯度下降法是一個 最優化算法,通常也稱為 最速下降法。 最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一,雖然現在已經不具有實用性,但是許多有效算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。 最速下降法是用 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 ...
今天介紹數值計算和優化方法中非常有效的一種數值解法,共軛梯度法。我們知道,在解大型線性方程組的時候,很少會有一步到位的精確解析解,一般都需要通過迭代來進行逼近,而 PCG 就是這樣一種迭代逼近算法。 我們先從一種特殊的線性方程組的定義開始,比如我們需要解如下的線性方程組: Ax b role presentation Ax b A x b 這里的 A n amp x D n role presen ...
2018-06-02 19:13 0 903 推薦指數:
梯度下降法是一個 最優化算法,通常也稱為 最速下降法。 最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一,雖然現在已經不具有實用性,但是許多有效算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。 最速下降法是用 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 ...
線性回歸(Linear Regression),亦稱為直線回歸,即用直線表示的回歸,與曲線回歸相對。若因變量Y對自變量X1、X2…、Xm的回歸方程是線性方程,即μy=β0 +β1X1 +β2X2 +… ...
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 ...
目錄 梯度下降法 機器學習中的梯度下降法 最速下降法 二次型目標函數 牛頓法 Levenberg-Marquardt 修正 梯度下降法和牛頓法誰快? 共軛方向法 ...
機器學習(一)梯度下降算法 因為算法最好能應用到實際問題中才會讓讀者感到它的真實的用處,因此首先我來描述一個實際問題(梯度下降算法用以幫助解決該問題):給定一個指定的數據集,比如由若干某一地區的房屋面積和房屋價格這樣的數據對(area, price)組成 ...
一、邏輯回歸簡介 logistic回歸又稱logistic回歸分析,是一種廣義的線性回歸分析模型,常用於數據挖掘,疾病自動診斷,經濟預測等領域。 logistic回歸是一種廣義線性回歸(g ...
背景 學習機器學習時作為基礎概念。 轉載自: 《梯度下降算法原理講解——機器學習》 1. 概述 梯度下降(gradient descent)在機器學習中應用十分的廣泛,不論是在線性回歸還是Logistic回歸中,它的主要目的是通過迭代找到目標函數的最小值,或者收斂到最小值。 本文 ...
在機器學習中,我們構建的模型,大部分都是通過求解代價函數的最優值進而得到模型參數的值。那么,對於構建好的目標函數和約束條件,我們應該如何對其進行求解呢! 在機器學習中,最常用的優化方法是梯度下降法。梯度下降法或最速下降法是求解無約束最優化問題的一種最常用的方法,有實現簡單的優點 ...