對梯度下降算法的理解和實現
對梯度下降算法的理解和實現 梯度下降算法是機器學習程序中非常常見的一種參數搜索算法。其他常用的參數搜索方法還有：牛頓法、坐標上升法等。 以線性回歸為背景 當我們給定一組數據集合 \(D=\{(\mathbf{x^{(0)}},y^{(0)}),(\mathbf{x^{(1)}},y ...
原文：梯度下降推導與優化算法的理解和Python實現
. 梯度下降算法推導 模型的算法就是為了通過模型學習，使得訓練集的輸入獲得的實際輸出與理想輸出盡可能相近。極大似然函數的本質就是衡量在某個參數下，樣本整體估計和真實情況一樣的概率，交叉熵函數的本質是衡量樣本預測值與真實值之間的差距，差距越大代表越不相似 . 為什么要最小化損失函數而不是最大化模型模型正確識別的數目 我們將不同的損失函數都定義為損失函數： 因為最大化模型正確識別的數目的函數並不是關 ...
2020-03-11 21:40 0 670 推薦指數：
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