隨機梯度下降算法求解SVM
測試代碼（ｍａｔｌａｂ）如下： clear; load E:\dataset\USPS\USPS.mat; % data format: % Xtr n1*dim % Xte n2*dim ...
原文：梯度下降算法之方程求解
從上個月專攻機器學習，從本篇開始，我會陸續寫機器學習的內容，都是我的學習筆記。 問題 梯度下降算法用於求數學方程的極大值極小值問題，這篇文章講解如何利用梯度下降算法求解方程 x e x x 的根 方法 首先來解決第一個問題，從方程的形式我們就能初步判斷，它很可能沒有閉式解。我能想到的最直觀的解決方法就是畫出函數圖，函數圖與 x 軸的交點就是方程的解，那先畫個圖看看 從函數圖像大體可以判斷，方程的根 ...
2020-12-25 22:14 0 533 推薦指數：
相關推薦
梯度下降與正規方程的比較
梯度下降與正規方程的比較： 梯度下降：需要選擇學習率α，需要多次迭代，當特征數量n大時也能較好適用，適用於各種類型的模型 正規方程：不需要選擇學習率α，一次計算得出，需要計算，如果特征數量n較大則運算代價大，因為矩陣逆的計算時間復雜度為，通常來說當小於10000 時還是可以接受的，只適用於線性 ...
求解方法之梯度下降法
梯度下降法(最速下降法): 求解無約束最優化問題的一種最常用的方法，當目標函數是凸函數時，梯度下降法的解是全局最優解.一般情況下，其解不保證是全局最優解.梯度下降法的收斂速度也未必是很快 ...
隨機梯度下降算法
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 ...
近端梯度下降算法
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
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 ...
優化算法—梯度下降
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 ...
梯度下降更新算法
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 ...