一，定義與作用 圖像梯度作用：獲取圖像邊緣信息 二，Sobel 算子與函數的使用 （1）Sobel 算子------來計算變化率 （2）Sobel函數的使用 （3-1）代碼實現（分別）： （3-2）代碼實現（合起 ...

算法介紹：梯度下降算法是一種利用一次導數信息求取目標函數極值的方法，也是目前應用最為廣泛的局部優化算法之一。其具有實現簡單、容易遷移、收斂速度較快的特征。在求解過程中，從預設的種子點開始，根據梯度信息逐步迭代更新，使得種子點逐漸向目標函數的極小值點移動，最終到達目標函數的極小值點。注意 ...

一、梯度下降算法理論知識 我們給出一組房子面積，卧室數目以及對應房價數據，如何從數據中找到房價y與面積x1和卧室數目x2的關系？ 為了實現監督學習，我們選擇采用 ...

共軛梯度法（Python實現） 使用共軛梯度法，分別使用Armijo准則和Wolfe准則來求步長 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的極小值 運行結果 ...

The Learning Rate An important consideration is the learning rate µ, which determi ...

最近剛接觸機器學習，就一個線性回歸學起來都是十分的吃力 剛接觸了梯度下降算法，算法解析很多大牛解析的更好，我就放一下自己理解的寫出的代碼好了 需要用到的數據和導入庫 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import ...

梯度下降法（Gradient descent）是一個一階最優化算法，通常也稱為最速下降法。 要使用梯度下降法找到一個函數的局部極小值，必須向函數上當前點對應梯度（或者是近似梯度）的反方向的規定步長距離點進行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代進行搜索，則會接近函數的局部極大值點；這個過程 ...

Python 實現簡單的梯度下降法 機器學習算法常常可以歸結為求解一個最優化問題，而梯度下降法就是求解最優化問題的一個方法。 梯度下降法（gradient descent）或最速下降法（steepest decent），是求解無約束最優化問題的一種最常用的方法。 梯度下降法實現簡單，是一種 ...