梯度下降算法的簡單理解
梯度下降算法的簡單理解 1 問題的引出 在線性回歸模型中，先設一個特征x與系數θ1，θ0，最后列出的誤差函數如下圖所示： 手動求解 目標是優化得到其最小化的J(θ1)，下圖中的×為y(i)，下面給出TrainSet：{(1,1),(2,2),(3,3)}通過手動尋找來找到最優解，由圖 ...
原文：對梯度下降算法的理解和實現
對梯度下降算法的理解和實現 梯度下降算法是機器學習程序中非常常見的一種參數搜索算法。其他常用的參數搜索方法還有：牛頓法 坐標上升法等。 以線性回歸為背景 當我們給定一組數據集合 D mathbf x ,y , mathbf x ,y ,..., mathbf x n ,y n ，其中上標為樣本標記，每個 mathbf x i 為一個 d 維向量 向量默認加粗表示 。我們在有了一定數量的樣本的情況下 ...
2020-09-29 15:14 1 620 推薦指數：
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