背景 學習機器學習時作為基礎概念。 轉載自： 《梯度下降算法原理講解——機器學習》 1. 概述 梯度下降（gradient descent）在機器學習中應用十分的廣泛，不論是在線性回歸還是Logistic回歸中，它的主要目的是通過迭代找到目標函數的最小值，或者收斂到最小值。 本文 ...

1. 損失函數 在線性回歸分析中，假設我們的線性回歸模型為： 樣本對應的正確數值為： 現在假設判別函數的系數都找出來了，那么通過判別函數G(x)，我們可以預測是樣本x對的值為。那這個跟 ...

一、軟閾值算法及推導： 二、近端投影與近端梯度下降 以上推導是結合很多大佬博客整理的，如有侵權，請及時聯系，將對其進行修改。 ...

梯度下降算法詳解 介紹 如果說在機器學習領域有哪個優化算法最廣為認知，用途最廣，非梯度下降算法莫屬。梯度下降算法是一種非常經典的求極小值的算法，比如在線性回歸里我們可以用最小二乘法去解析最優解，但是其中會涉及到對矩陣求逆，由於多重共線性問題的存在是很讓人難受的，無論進行L1正則化的Lasso ...

轉自：https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7532858.html 梯度下降法，是當今最流行的優化（optimization）算法，亦是至今最常用的優化神經網絡的方法。本文旨在讓你對不同的優化梯度下降法的算法有一個直觀認識，以幫助你使用這些算法。我們首先會 ...

梯度更新是要同時更新，如下圖所示：θ0和θ1同時更新，而不是更新完一個后再更新另一個。 學習率α過小，梯度下降較慢，訓練時間增長。若學習率α過大，梯度下降會越過最低點，難以得到最優的結果，導致難以收斂或發散。 如果參數值已是局部最優，進行梯度下降計算時導數 ...

梯度下降優化算法 梯度下降是常用的優化方式，具體的算法有： 梯度下降法 批梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 隨機梯度下降(Stochastic Gradient Decent, SGD) 小批量梯度下降(Mini-Batch ...

先是幾個英文： linear regression線性回歸 gradient descent梯度下降 normal equations正規方程組 notation符號： m denote（指示） the number of training examples x denote ...