原文:梯度下降法及其實現

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 ,這時候他看不清路,為了最快的下山,他可以找到所在位置最陡峭的地方,沿着高度下降的位置下山。 梯度下降 我們有一個可微分函數,這個函數就像 ...

2019-07-12 17:56 0 1506 推薦指數:

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梯度下降法 matlab實現

x1和x2的偏導數,即下降的方向 % - 4*x1 - 2*x2 - 1% 1 - 2*x2 - 2 ...

Tue Oct 01 21:02:00 CST 2019 0 550
梯度下降法和隨機梯度下降法

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 ...

Sat Jun 01 23:33:00 CST 2019 0 2193
梯度下降法和隨機梯度下降法

(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 ...

Fri Dec 16 01:50:00 CST 2016 0 34664
回歸與梯度下降法實現原理

回歸與梯度下降 回歸在數學上來說是給定一個點集,能夠用一條曲線去擬合之,如果這個曲線是一條直線,那就被稱為線性回歸,如果曲線是一條二次曲線,就被稱為二次回歸,回歸還有很多的變種,如locally weighted回歸,logistic回歸 ...

Thu Mar 22 06:01:00 CST 2018 8 3792
在matlab中實現梯度下降法

梯度下降法的原理,本文不再描述,請參閱其它資料。 梯度下降法函數function [k ender]=steepest(f,x,e),需要三個參數f、x和e,其中f為目標函數,x為初始點,e為終止誤差。輸出也為兩個參數,k表示迭代的次數,ender表示找到的最低點。 steepest.m ...

Wed Oct 15 08:06:00 CST 2014 3 26042
(轉)梯度下降法及其Python實現

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 ...

Sat Sep 23 02:12:00 CST 2017 0 1067
梯度下降法原理與python實現

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 ...

Thu Feb 14 01:15:00 CST 2019 0 1127
 
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