(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 ...

　在求解機器學習算法的模型參數，即無約束優化問題時，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一種常用的方法是最小二乘法。這里就對梯度下降法做一個完整的總結。 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 ...

這幾天在看《統計學習方法》這本書，發現 梯度下降法 在 感知機 等機器學習算法中有很重要的應用，所以就特別查了些資料。 　　 一.介紹 梯度下降法（gradient descent）是求解無約束最優化問題的一種常用方法，有實現簡單的優點。梯度下降法是迭代算法，每一步需要 ...

The Learning Rate An important consideration is the learning rate µ, which determi ...

本文以二維線性擬合為例，介紹批量梯度下降法、隨機梯度下降法、小批量梯度下降法三種方法，求解擬合的線性模型參數。 需要擬合的數據集是 $(X_1, y_1), (X_2, y_2)..., (X_n, y_n)$，其中$X^i=(x_1^i, x_2^i)$，表示2個特征，$y^i$是對應 ...

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 ...

關於機器學習的方法，大多算法都用到了最優化求最優解問題。梯度下降法（gradient descent)是求解無約束最優化問題的一種最常用的方法。它是一種最簡單，歷史悠長的算法，但是它應用非常廣。下面主要在淺易的理解： 一、梯度下降的初步認識 先理解下什么是梯度，用通俗的話來說就是在原變量 ...