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

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 ...

梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法（steepest descent）是求解無約束最優化問題最常用的方法，它是一種迭代方法，每一步主要的操作是求解目標函數的梯度向量，將當前位置的負梯度方向作為搜索方向（因為在該方向上目標函數下降最快，這也是最速下降法名稱的由來）。梯度 ...

通過學習斯坦福公開課的線性規划和梯度下降，參考他人代碼自己做了測試，寫了個類以后有時間再去擴展，代碼注釋以后再加，作業好多： 　　　　　　　　　　圖1. 迭代過程中的誤差cost ...

梯度下降法（Gradient descent）是一個一階最優化算法，通常也稱為最速下降法。 要使用梯度下降法找到一個函數的局部極小值，必須向函數上當前點對應梯度（或者是近似梯度）的反方向的規定步長距離點進行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代進行搜索，則會接近函數的局部極大值點；這個過程 ...

Python 實現簡單的梯度下降法 機器學習算法常常可以歸結為求解一個最優化問題，而梯度下降法就是求解最優化問題的一個方法。 梯度下降法（gradient descent）或最速下降法（steepest decent），是求解無約束最優化問題的一種最常用的方法。 梯度下降法實現簡單，是一種 ...

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 ...