先來回顧一下梯度下降法的參數更新公式： （其中，α是學習速率，是梯度） 這個公式是怎么來的呢？下面進行推導： 首先，如果一個函數 n 階可導，那么我們可以用多項式仿造一個相似的函數，這就是泰勒展開式。其在a點處的表達式如下： 可以看出，隨着式子的展開，這個展 ...

第三章 使用sklearn 實現機學習的分類算法 分類算法 分類器的性能與計算能力和預測性能很大程度上取決於用於模型訓練的數據 訓練機器學習算法的五個步驟： 特征的選擇 ...

2019年01月05日 15:48:32 IT界的小小小學生 閱讀數：31 標簽： xgb gbdt 梯度下降法 牛頓法 xgboost原理 更多 個人分類： data mining 深度學習 ...

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 ...

Coursera系列課程 第二周的向量化一節中，關於梯度下降法的向量化過程，開始不是很明白，后來自己推導了一下，記錄到這里。 如下是梯度下降法的參數遞歸公式(假設n=2)： 公式1： $\theta_0 := \theta_0 - \alpha \frac{1}{m}\sum_{i ...

算法的收斂性進行簡要分析，但受限於篇幅，本文不會對最優化問題、核函數、原問題和對偶問題等前置知識做過於 ...

摘自：http://www.wengweitao.com/ti-du-xia-jiang-fa.html 梯度下降法（Gradient Descent）是一種常見的最優化算法，用於求解函數的最大值或者最小值。 梯度下降 在高數中，我們求解一個函數的最小值時，最常用的方法就是求出它的導數 ...

前面一篇就是基礎性的推導過程。從反饋的情況看，總體還是講明白了。但是在導數的部分，仍有不少的存疑。 其實在數學方面，我也是學渣。所以盡我所能，希望再次的補充能講的明白。若有謬誤，期盼指正。 基礎公式 所需基礎公式抄錄於下，不明白的請至上篇查看詳解。 假設函數 $$ y' = h_θ(x ...