梯度下降法小結
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 ...
原文：梯度下降小結
機器學習中，很多監督學習模型需要構建損失函數，再用優化算法對損失函數進行優化，找到最優參數。常用到的優化算法有梯度下降法和最小二乘法，這里總結梯度下降法。 梯度下降原理 梯度下降在求解過程中，只需要求解損失函數的一階導數，計算代價較小。基本思想：從某一點出發，沿着變化最快的方向前進，到達一個點后，再找下一個變化最快的地方，直到到達收斂點。 介紹梯度下降前，需要了解以下數學概念。 . 梯度下降必備數 ...
2019-09-02 22:57 0 442 推薦指數：
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