一、機器學習概述： 1. 學習動機： 機器學習已經在不知不覺中滲透到人們生產和生活中的各個領域，如郵箱自動過濾的垃圾郵件、搜索引擎對鏈接的智能排序、產品廣告的個性化推薦等； 機器學習橫跨計算機科學、工程技術和統計學等多個學科，需要融合多學科的專業只是，也同樣可以作為實際工具應用到 ...

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 ...

1. 梯度 　　在微積分里面，對多元函數的參數求∂偏導數，把求得的各個參數的偏導數以向量的形式寫出來，就是梯度。比如函數f(x,y), 分別對x,y求偏導數，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,簡稱grad f(x,y)或者▽f(x,y)。對於在點(x0,y0)的具體梯度向量 ...

(1)梯度下降法 在迭代問題中，每一次更新w的值，更新的增量為ηv，其中η表示的是步長，v表示的是方向 要尋找目標函數曲線的波谷，采用貪心法：想象一個小人站在半山腰，他朝哪個方向跨一步，可以使他距離谷底更近（位置更低），就朝這個方向前進。這個方向可以通過微分得到。選擇足夠小的一段曲線 ...

　在求解機器學習算法的模型參數，即無約束優化問題時，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一種常用的方法是最小二乘法。這里就對梯度下降法做一個完整的總結。 1. 梯度 　　　　在微積分里面，對多元函數的參數求∂偏導數，把求得的各個參數的偏導數以向量的形式寫出來 ...

題目描述：自定義一個可微並且存在最小值的一元函數，用梯度下降法求其最小值。並繪制出學習率從0.1到0.9（步長0.1）時，達到最小值時所迭代的次數的關系曲線，根據該曲線給出簡單的分析。 代碼： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jun ...

簡介 梯度下降法是迭代法的一種，可以用於求解最小二乘問題（線性和非線性都可以），在求解機器學習算法的模型參數，梯度下降是最常采用的方法之一，在求解損失函數的最小值時，可以通過梯度下降法來一步步的迭代求解 不是一個機器學習算法 是一種基於搜索的最優化方法 最小化損失函數 最大化 ...

1. 先修知識 設多元線性回歸方程的模型為 \[Y=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_pX_p \] 可令\(X_0=1\)，則模型可寫做： \[Y=\beta_0X_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+ ...