梯度下降法 梯度下降法用來求解目標函數的極值。這個極值是給定模型給定數據之后在參數空間中搜索找到的。迭代過程為： 可以看出，梯度下降法更新參數的方式為目標函數在當前參數取值下的梯度值，前面再加上一個步長控制參數alpha。梯度下降法通常用一個三維圖來展示，迭代過程就好像在不斷地下坡，最終 ...

假設有一個可導函數f(x)，我們的目標函數是求解最小值$min\frac{1}{2}f(x)^{2}$,假設x給定的初始值是$x_0$ 1、梯度下降法 將f(x)在$x_0$處進行1階泰勒級數展開：$f(x)=f(x_0)+f(x_0)^{'}(x-x_0)$。 則我們的目標函數變成 ...

原文：http://blog.csdn.net/dsbatigol/article/details/12448627 何為梯度？ 一般解釋： f(x)在x0的梯度：就是f(x)變化最快的方向 舉個例子，f()是一座山，站在半山腰， 往x方向走1米，高度上升0.4米，也就是說x ...

---恢復內容開始--- http://www.zhihu.com/question/19723347 引自知乎 牛頓法是二階收斂，梯度下降是一階收斂， 所以牛頓法就更快。如果更通俗地說的話，比如你想找一條最短的路徑走到一個盆地的最底部，梯度下降法每次只從你當前所處位置選一個 ...

的重要性，學習和工作中遇到的大多問題都可以建模成一種最優化模型進行求解，比如我們現在學習的機器學習算法 ...

概述 優化問題就是在給定限制條件下尋找目標函數\(f(\mathbf{x})，\mathbf{x}\in\mathbf{R}^{\mathbf{n}}\)的極值點。極值可以分為整體極值或局部極值，整體極值即函數的最大/最小值，局部極值就是函數在有限鄰域內的最大/最小值。通常都希望能求得函數的整體 ...

在機器學習的優化問題中，梯度下降法和牛頓法是常用的兩種凸函數求極值的方法，他們都是為了求得目標函數的近似解。在邏輯斯蒂回歸模型的參數求解中，一般用改良的梯度下降法，也可以用牛頓法。由於兩種方法有些相似，我特地拿來簡單地對比一下。下面的內容需要讀者之前熟悉兩種算法。 梯度下降法 梯度下降法用來 ...

目錄 梯度下降法 機器學習中的梯度下降法 最速下降法 二次型目標函數 牛頓法 Levenberg-Marquardt 修正 梯度下降法和牛頓法誰快？ 共軛方向法 ...