The Learning Rate An important consideration is the learning rate µ, which determi ...
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,是一種迭代算法,每一步會求解目標函數的梯度向量。 本文分為理論和 Python 代碼實踐,希望實現簡單的梯度下降法, ...
2019-06-30 02:25 0 9167 推薦指數:
The Learning Rate An important consideration is the learning rate µ, which determi ...
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題目描述:自定義一個可微並且存在最小值的一元函數,用梯度下降法求其最小值。並繪制出學習率從0.1到0.9(步長0.1)時,達到最小值時所迭代的次數的關系曲線,根據該曲線給出簡單的分析。 代碼: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jun ...
本文將從一個下山的場景開始,先提出梯度下降算法的基本思想,進而從數學上解釋梯度下降算法的原理,最后實現一個簡單的梯度下降算法的實例! 梯度下降的場景假設 梯度下降法的基本思想可以類比是一個下山的過程。可以假設一個場景:一個人上山旅游,天黑了,需要下山(到達山谷 ...
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 ...
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 ...
x1和x2的偏導數,即下降的方向 % - 4*x1 - 2*x2 - 1% 1 - 2*x2 - 2 ...
2019/3/25 一元線性回歸——梯度下降/最小二乘法又名:一兩位小數點的悲劇 感覺這個才是真正的重頭戲,畢竟前兩者都是更傾向於直接使用公式,而不是讓計算機一步步去接近真相,而這個梯度下降就不一樣了,計算機雖然還是跟從現有語句/公式,但是在不斷嘗試中一步步接近目的地。 簡單來說,梯度下降的目的 ...