原文:牛頓法(Newton's method)VS梯度下降法(Gradient Descent)

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2020-01-28 09:49 0 564 推薦指數:

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梯度下降Gradient Descent

  轉載請注明出處:http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/   在求解機器學習算法的優化問題時,梯度下降是經常采用的方法之一。   梯度下降不一定能夠找到全局最優解,有可能是一個局部最優解。但如果損失函數是凸函數,梯度下降法得到的一定是全局最優解 ...

Mon Sep 18 03:57:00 CST 2017 0 1160
梯度下降Gradient descent

梯度下降Gradient descent) 在有監督學習中,我們通常會構造一個損失函數來衡量實際輸出和訓練標簽間的差異。通過不斷更新參數,來使損失函數的值盡可能的小。梯度下降就是用來計算如何更新參數使得損失函數的值達到最小值(可能是局部最小或者全局最小)。 梯度下降計算流程 假設 ...

Sat Aug 18 03:38:00 CST 2018 0 1465
matlab實現梯度下降法(Gradient Descent)的一個例子

  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 ...

Mon Apr 06 17:56:00 CST 2020 0 5046
梯度下降法牛頓的總結與比較

機器學習的本質是建立優化模型,通過優化方法,不斷迭代參數向量,找到使目標函數最優的參數向量。最終建立模型 通常用到的優化方法:梯度下降方法、牛頓、擬牛頓等。這些優化方法的本質就是在更新參數。 一、梯度下降法   0、梯度下降的思想 ·    通過搜索方向和步長來對參數進行更新。其中搜索 ...

Wed May 09 03:36:00 CST 2018 3 10861
梯度下降法牛頓的比較

參考知乎:https://www.zhihu.com/question/19723347 這篇博文講牛頓講的非常好:http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453 梯度下降法 ...

Wed Oct 12 05:49:00 CST 2016 0 2053
梯度下降法牛頓的解釋與對比

1 梯度下降法 我們使用梯度下降法是為了求目標函數最小值f(X)對應的X,那么我們怎么求最小值點x呢?注意我們的X不一定是一維的,可以是多維的,是一個向量。我們先把f(x)進行泰勒展開: 這里的α是學習速率,是個標量,代表X變化的幅度;d表示的是單位步長,是一個矢量,有方向,單位長度 ...

Fri Dec 19 04:32:00 CST 2014 0 17254
 
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