機器學習常見的最優化算法
1. 梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法是最早最簡單，也是最為常用的最優化方法。梯度下降法實現簡單，當目標函數是凸函數時，梯度下降法的解是全局解。一般情況下，其解不保證是全局最優解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的優化思想是用當前位置負梯度方向作為搜索方向 ...
原文：機器學習常見的優化算法
梯度下降法 梯度下降法是最早最簡單的，也是最為常用的最優化算法。梯度下降法實現簡單，當目標函數是凸函數時，梯度下降法的解是全局解。一般情況下，其解不保證是全局最優解，梯度下降法的速度未必是最快的。梯度下降法的優化思想是用當前位置負梯度方向作為搜索方向，因為該方向為當前位置的最快下降方向，所以也被稱為 最速下降法 。最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。 在機器學習中，基於基本的梯度下降法發 ...
2018-08-27 09:24 0 1880 推薦指數：
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