機器學習——梯度下降算法
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 ...
原文：機器學習——梯度下降算法數學推導
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。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目標函數的梯度向量。 假設f x 是Rn上具有一階連續偏導數的函數。要求解的無約束最 ...
2019-04-21 22:09 0 1569 推薦指數：
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