原文: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: . 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。 . 我們有一個響應的響應向量 mathbf y in mathbb R n 。 . 我們將使用線性模型來fit上述數據。因此我們將優化問題形 ...

2020-04-06 09:56 0 5046 推薦指數:

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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
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
梯度下降法 matlab實現

x1和x2的偏導數,即下降的方向 % - 4*x1 - 2*x2 - 1% 1 - 2*x2 - 2 ...

Tue Oct 01 21:02:00 CST 2019 0 550
梯度下降Gradient Descent)小結

    在求解機器學習算法的模型參數,即無約束優化問題時,梯度下降Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一種常用的方法是最小二乘法。這里就對梯度下降法一個完整的總結。 1. 梯度     在微積分里面,對多元函數的參數求∂偏導數,把求得的各個參數的偏導數以向量的形式 ...

Wed May 03 23:56:00 CST 2017 0 12344
梯度下降Gradient Descent)小結

曾為培訓講師,由於涉及公司版權問題,現文章內容全部重寫,地址為https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相關更新 ...

Sat Jul 20 02:03:00 CST 2019 0 525
 
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