梯度下降法是一個 最優化算法，通常也稱為 最速下降法。 最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。 最速下降法是用 負梯度方向為搜索方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進 ...

　　不多說，直接上干貨！ 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，如本地加權回歸、邏輯回歸，等等。 　　用一個 ...

1. 概述 梯度下降（gradient descent）在機器學習中應用十分的廣泛，不論是在線性回歸還是Logistic回歸中，它的主要目的是通過迭代找到目標函數的最小值，或者收斂到最小值。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，解釋為 ...

四、邏輯回歸 5、梯度下降法 （1）梯度解釋 　　偏導數：簡單來說是對於一個多元函數，選定一個自變量並讓其他自變量保持不變，只考察因變量與選定自變量的變化關系。 　　梯度：梯度的本意是一個向量，由函數對每個參數的偏導組成，表示某一函數在該點處的方向導數沿着該方向取得最大值，即函數在該點處 ...

//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 ...

機器學習（一）梯度下降算法 因為算法最好能應用到實際問題中才會讓讀者感到它的真實的用處，因此首先我來描述一個實際問題（梯度下降算法用以幫助解決該問題）：給定一個指定的數據集，比如由若干某一地區的房屋面積和房屋價格這樣的數據對（area, price）組成 ...

　　在機器學習中，我們構建的模型，大部分都是通過求解代價函數的最優值進而得到模型參數的值。那么，對於構建好的目標函數和約束條件，我們應該如何對其進行求解呢！ 在機器學習中，最常用的優化方法是梯度下降法。梯度下降法或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，有實現簡單的優點 ...

一、邏輯回歸簡介 　　logistic回歸又稱logistic回歸分析，是一種廣義的線性回歸分析模型，常用於數據挖掘，疾病自動診斷，經濟預測等領域。 　　logistic回歸是一種廣義線性回歸（g ...