梯度下降法的原理，本文不再描述，請參閱其它資料。 梯度下降法函數function [k ender]=steepest(f,x,e)，需要三個參數f、x和e,其中f為目標函數，x為初始點,e為終止誤 ...

The Learning Rate An important consideration is the learning rate µ, which determi ...

梯度下降算法的任務是尋找參數θ，使之能夠最小化損失函數。 那么梯度下降法中的學習速率α應該如何選擇呢？通常我們畫出損失函數隨迭代次數增加而變化的曲線。 可能會得到如下的一條曲線，x軸表 ...

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 ...

前陣子聽說一個面試題：你實現一個logistic Regression需要多少分鍾？搞數據挖掘的人都會覺得實現這個簡單的分類器分分鍾就搞定了吧？ 因為我做數據挖掘的時候，從來都是順手用用工具的，尤其 ...

最優化 隨着大數據的到來，並行計算的流行，實際上機器學習領域的很多研究者會把重點放在最優化方法的研究上，如large scale computation。那么為什么要研究最優化呢？我們先從機器學習研 ...

最近在跟着Andrew Ng老師學習深度神經網絡.在學習淺層神經網絡(兩層)的時候,推導反向傳播公式遇到了一些困惑,網上沒有找到系統推導的過程.后來通過學習矩陣求導相關技巧,終於搞清楚了.首先從最簡單 ...

梯度下降法又叫最速下降法，英文名為steepest descend method.估計搞研究的人應該經常聽見這個算法吧，用來求解表達式最大或者最小值的，屬於無約束優化問題。 ...

　等風的鳥原創出品，轉載須經同意並附帶說明及地址。 　　邏輯回歸應該是機器學習里入門級的算法了，但是越是簡單的東西越是難以掌控的東西，因為你會覺得簡單而忽視掉這個點，但恰恰這個點包含了機器學習的基本 ...

本文永久鏈接 https://esl.hohoweiya.xyz/notes/Mixture-Gaussian/index.html 對於如下的兩類別的高斯混合模型 \[\pi\cdot N ...