有關機器學習的梯度下降演算法
梯度下降演算法是一個一階最優化演算法,通常也稱為最速下降演算法。 要使用梯度下降演算法尋找區域性最小值,必須向函式上當前點對應梯度的反方向進行迭代搜尋。相反地向函式正方向迭代搜尋,則會接近函式的區域性最大值,這個過程被稱為梯度上升法。 梯度下降演算法基於以下的觀察:如果實值函式F(x)在點a處可微且有定義,那麼函式F(x)在點a沿著梯度相反地方向-∇F(a)下降最快。 因而,如果 對於r>0為一個夠小數值時成立,那麼F(a)≥F(b)。
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對機器學習感興趣,上網易公開課聽吳恩達得機器學習課程,第二堂課得梯度下降就不是特別懂 度娘一下,發現一篇部落格,閱之,毛瑟頓開,整理如下、 原博地址http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2010/12/05/mathmatic
[機器學習]—梯度下降法
隨機 如果 des 遞歸 數據 span .html aik 影響 機器學習中往往需要刻畫模型與真實值之間的誤差,即損失函數,通過最小化損失函數來獲得最優模型。這個最優化過程常使用梯度下降法完成。在求解損失函數的最小值時,可以通過梯度下降法來一步步的叠代求解,得到最小化的損
監督學習-梯度下降演算法
公式不太好上傳,所以就截圖了,效果不太好,大家想看原件,請下載:https://download.csdn.net/download/qq_24369689/10811686 監督學習-梯度下降演算法 如果你還沒有接觸過梯度下降演算法,你在看下面內容之前可以先看一下,吳恩達的梯度下降的視訊:
機器學習/梯度下降算法
valid 優點 這一 常量 路線 個數 分支 科學 component 當在現實生活中的遇到問題時,我們總是希望找到最佳的解決方案。制造軟件產品也是一樣的道理,最優化的程序才是最理想的產品。 最優化意味著獲得最佳輸出。它既是一個數學的重要分支,也在現實生活中有著重要的作
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