（二）深入梯度下降(Gradient Descent)算法
一直以來都以為自己對一些算法已經理解了，直到最近才發現，梯度下降都理解的不好。 1 問題的引出 對於上篇中講到的線性回歸，先化一個為一個特征θ1，θ0為偏置項，最后列出的誤差函數如下圖所示： 手動求解 目標是優化J(θ1)，得到其最小化，下圖中的×為y(i)，下面給出TrainSet ...
原文：（二）深入梯度下降(Gradient Descent)算法
一直以來都以為自己對一些算法已經理解了，直到最近才發現，梯度下降都理解的不好。 問題的引出 對於上篇中講到的線性回歸，先化一個為一個特征 ， 為偏置項，最后列出的誤差函數如下圖所示： 手動求解 目標是優化J ，得到其最小化，下圖中的 為y i ，下面給出TrainSet， , , , , , 通過手動尋找來找到最優解，由圖可見當 取 時，與y i 完全重合，J 下面是 的取值與對應的J 變化情況 ...
2018-08-26 14:38 0 777 推薦指數：
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