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【吳恩達機器學習筆記】梯度下降演算法

阿新 • • 發佈：2020-10-17

目錄

前言

一、梯度下降演算法

二、梯度下降演算法公式

同步下降

總結

前言

延續上文，本節將介紹梯度下降演算法來計算代價函式的最小值。

一、梯度下降演算法

想象一下你正站立在你想象的公園——這座紅色山某一點上，在梯度下降演算法中，我們要做的就是旋轉 360 度，看看我們的周圍，並問自己要在某個方向上，用小碎步儘快下山。這些小碎步需要朝什麼方向？如果我們站在山坡上的這一點，你看一下週圍，你會發現最佳的下山方向，你再看看周圍，然後再一次想想，我應該從什麼方向邁著小碎步下山？然後你按照自己的判斷又邁出一步，重複上面的步驟，從這個新的點，你環顧四周，並決定從什麼方向將會最快下山，然後又邁進了一小步，並依此類推，直到你接近區域性最低點的位置。

梯度下降背後的思想是：開始時我們隨機選擇一個引數的組合(

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