機器學習梯度下降法的數學原理（非常易懂）
//2019.08.06 機器學習算法中的梯度下降法(gradient descent)1、對於梯度下降法，具有以下幾點特別說明：(1)不是一種機器學習算法，不可以解決分類 ...
原文：梯度下降法的數學原理
梯度下降法又稱最速下降法，是求解無約束最優化問題的一種最常用的方法，在對損失函數最小化時經常使用。梯度下降法是一種迭代算法。選取適當的初值x ，不斷迭代，更新x的值，進行目標函數的極小化，直到收斂。由於負梯度方向時使函數值下降最快的方向，在迭代的每一步，以負梯度方向更新x的值，從而達到減少函數值的目的。提到梯度下降法，就不得不提到方向導數與梯度了。 .方向導數 設函數z f x,y 在點p x,y ...
2019-09-26 21:41 0 2388 推薦指數：
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