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 ...

CNN學習筆記：梯度下降法 梯度下降法 　　梯度下降法用於找到使損失函數盡可能小的w和b，如下圖所示，J(w,b)損失函數是一個在水平軸w和b上面的曲面，曲面的高度表示了損失函數在某一個點的值 　　 　　 ...

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 ...

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 ...

看了coursea的機器學習課，知道了梯度下降法。一開始只是對其做了下簡單的了解。隨着內容的深入，發現梯度下降法在很多算法中都用的到，除了之前看到的用來處理線性模型，還有BP神經網絡等。於是就有了這篇文章。 本文主要講了梯度下降法的兩種迭代思路，隨機梯度下降（Stochastic ...

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 ...

感知機原理及代碼實現 上篇講完梯度下降，這篇博客我們就來好好整理一下一個非常重要的二分類算法——感知機，這是一種二分類模型，當輸入一系列的數據后，輸出的是一個二分類變量，如0或1 1. 算法原理 1.1 知識引入 說起分類算法，博主想到的另一個算法是邏輯回歸，而感知機從原理上來說和回歸 ...

　　在機器學習的核心內容就是把數據喂給一個人工設計的模型，然后讓模型自動的“學習”，從而優化模型自身的各種參數，最終使得在某一組參數下該模型能夠最佳的匹配該學習任務。那么這個“學習”的過程就是機器學習算法的關鍵。梯度下降法就是實現該“學習”過程的一種最常見的方式，尤其是在深度學習(神經網絡)模型中 ...