梯度下降法先隨機給出參數的一組值，然后更新參數，使每次更新后的結構都能夠讓損失函數變小，最終達到最小即可。在梯度下降法中，目標函數其實可以看做是參數的函數，因為給出了樣本輸入和輸出值后，目標函數就只剩下參數部分了，這時可以把參數看做是自變量，則目標函數變成參數的函數了。梯度下降每次都是更新每個參數 ...

一、梯度gradient http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A2%AF%E5%BA%A6 在標量場f中的一點處存在一個矢量G，該矢量方向為f在該點處變化率最大的方向，其模也等於這個最大變化率的數值，則矢量G稱為標量場f的梯度。 在向量微積分中，標量場的梯度 ...

轉載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 這幾種方法呢都是在求最優解中經常出現的方法，主要是應用迭代的思想來逼近。在梯度下降算法中，都是圍繞以下這個式子展開： \[\frac {\partial ...

1. 梯度 　　在微積分里面，對多元函數的參數求∂偏導數，把求得的各個參數的偏導數以向量的形式寫出來，就是梯度。比如函數f(x,y), 分別對x,y求偏導數，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,簡稱grad f(x,y)或者▽f(x,y)。對於在點(x0,y0)的具體梯度向量 ...

(1)梯度下降法 在迭代問題中，每一次更新w的值，更新的增量為ηv，其中η表示的是步長，v表示的是方向 要尋找目標函數曲線的波谷，采用貪心法：想象一個小人站在半山腰，他朝哪個方向跨一步，可以使他距離谷底更近（位置更低），就朝這個方向前進。這個方向可以通過微分得到。選擇足夠小的一段曲線 ...

梯度算法之梯度上升和梯度下降 方向導數 當討論函數沿任意方向的變化率時，也就引出了方向導數的定義，即：某一點在某一趨近方向上的導數值。 導數和偏導數的定義中，均是沿坐標軸正方向討論函數的變化率。那么當討論函數沿任意方向的變化率時，也就引出了方向導數的定義，即：某一點在某一趨近 ...

梯度下降法存在的問題 　　梯度下降法的基本思想是函數沿着其梯度方向增加最快，反之，沿着其梯度反方向減小最快。在前面的線性回歸和邏輯回歸中，都采用了梯度下降法來求解。梯度下降的迭代公式為： \(\begin{aligned} \theta_j=\theta_j-\alpha\frac ...