梯度下降法公式推導過程--再次補充:導數部分化簡
前面一篇就是基礎性的推導過程。從反饋的情況看，總體還是講明白了。但是在導數的部分，仍有不少的存疑。 其實在數學方面，我也是學渣。所以盡我所能，希望再次的補充能講的明白。若有謬誤，期盼指正。 基礎公式 所需基礎公式抄錄於下，不明白的請至上篇查看詳解。 假設函數 $$ y' = h_θ(x ...
原文：梯度下降法參數更新公式的推導
先來回顧一下梯度下降法的參數更新公式： 其中， 是學習速率，是梯度 這個公式是怎么來的呢 下面進行推導： 首先，如果一個函數n 階可導，那么我們可以用多項式仿造一個相似的函數，這就是泰勒展開式。其在a點處的表達式如下： 可以看出，隨着式子的展開，這個展開式越來越接近於原函數。 如果用一階泰勒展開式，得到的函數近似表達式就是：。想像梯度下降就是站在山坡上往下走，是原點，是往下走一步后所處的點。 我們 ...
2019-05-28 21:11 0 1741 推薦指數：
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