一 綜述 坐標下降法屬於一種非梯度優化的方法，它在每步迭代中沿一個坐標的方向進行搜索，通過循環使用不同的坐標方法來達到目標函數的局部極小值。 二 算法過程 假設目標函數是求解$f(x)$的極小值，其中$x=(x_1,x_2,\ldots,x_n)$是一個n維的向量，我們從初始點$x ...

梯度下降（最速下降法） 梯度下降法是一個最優化算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法 ...

1 前言 　　機器學習和深度學習里面都至關重要的一個環節就是優化損失函數，一個模型只有損失函數收斂到一定的值，才有可能會有好的結果，降低損失的工作就是優化方法需做的事。常用的優化方法：梯度下降法家族、牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法、Momentum、Nesterov Momentum ...

一、簡介 梯度下降法(gradient decent)是一個最優化算法，通常也稱為最速下降法。常用於機器學習和人工智能當中用來遞歸性地逼近最小偏差模型。 梯度下降法是求解無約束最優化問題的一種最常用的方法，它是一種迭代算法，每一步需要求解目標函數的梯度向量。 問題抽象 是 上具有一階 ...

前言 以下內容是個人學習之后的感悟，轉載請注明出處~ 梯度下降法 一、簡介 梯度下降法(gradient decent)是一個最優化算法，通常也稱為最速下降法。常用於機器學習和人工智能當中用來遞歸性地 逼近最小偏差模型。 二、原理 梯度下降法 ...

坐標下降法（coordinate descent method）求解LASSO推導 LASSO在尖點是singular的，因此傳統的梯度下降法、牛頓法等無法使用。常用的求解算法有最小角回歸法、coordinate descent method等。 由於coordinate descent ...

仍然是一篇入門文，用以補充以前文章中都有意略過的部分。 之前的系列中，我們期望對數學並沒有特別喜好的程序員，也可以從事人工智能應用的開發。但走到比較深入之后，基本的數學知識，還是沒辦法躲過的。 導言 所有的深度學習，始於一個最簡單的公式： $$ y=ax+b $$ 如果不理解 ...

在統計學中，線性回歸（英語：linear regression）是利用稱為線性回歸方程的最小二乘函數對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系 ...