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 ...

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 ...

　　在此記錄使用matlab作梯度下降法(GD)求函數極值的一個例子： 　　問題設定： 　　1. 我們有一個$n$個數據點，每個數據點是一個$d$維的向量，向量組成一個data矩陣$\mathbf{X}\in \mathbb{R}^{n\times d}$，這是我們的輸入特征矩陣 ...

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

norm(A,p)當A是向量時norm(A,p) Returns sum(abs(A).^zhip)^(/p), for any <= p <= ∞.norm(A) Returns nor ...

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 ...

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 ...