算法學習筆記——梯度下降法原理及其代碼實現
梯度下降法原理以及代碼實現 本篇博客承接本人上一篇關於逐步回歸算法的引申，本篇將開始整理梯度下降算法的相關知識。梯度下降，gradient descent(之后將簡稱GD)，是一種通過迭代找最優的方式一步步找到損失函數最小值的算法，基本算法思路可總結為如下幾點： (1) 隨機設置一個初始值 ...
原文：《機器學習(周志華)》筆記--線性模型（4）--梯度解釋、梯度下降法算法思想、算法原理、算法流程、代碼實現
四 邏輯回歸 梯度下降法 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，即函數在該點處沿着該方向變化最快，變化率最大。 梯度向量的方向即為函數值增長最快的方向，沿着梯度方向可以最快地找到函數的最大值，而我們要求誤差的 ...
2020-02-01 11:46 0 908 推薦指數：
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