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 ...

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^{(0)}},y^{(0)}),(\mathbf{x^{(1)}},y ...

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 ...

1. 梯度下降 沿着目標函數梯度的反方向搜索極小值。 式中，$\theta$是模型參數，$J(\theta)$目標函數（損失函數），$\eta$是學習率。 2. 隨機梯度下降（SGD） 每次隨機選定一小批(mini-batch)數據進行梯度的計算，而不是計算全部的梯度。所有小批量 ...

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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，我們選擇采用自變量x1、x2的線性函數來評估因變量y值，得到 ...

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 ...