梯度下降法
是乙個一階
最優化演算法
，通常也稱為
最速下降法
。我之前也沒有關注過這類演算法。最近，聽史丹福大學的機器學習課程時，碰到了用梯度下降演算法求解線性回歸問題，於是看了看這類演算法的思想。今天只寫了一些入門級的知識。
我們知道，函式的曲線如下：
程式設計實現：c++ code
[cpp]view plain
copy
print?
/** @author:鄭海波
* blog.csdn.net/nuptboyzhb/
* 2012-12-11
*/#include
#include
using
namespace std;
int main()
y0=y1;//更新迭代的結果
} cout<
} //執行結果
//min(f(x))=-0.25
//minx=1.5
//press any key to continue
/** blog.csdn.net/nuptboyzhb/
* 2012-12-11
*/#include #include using namespace std;
int main()
{ double e=0.00001;//定義迭代精度
double alpha=0.5;//定義迭代步長
double x=0;//初始化x
double y0=x*x-3*x+2;//與初始化x對應的y值
double y1=0;//定義變數，用於儲存當前值
while (true)
{ x=x-alpha*(2.0*x-3.0);
y1=x*x-3*x+2;
if (abs(y1-y0)問題：
迭代步長alpha為什麼要選擇0.5？？選擇其他的值可以嗎？它的取值與迭代的次數、收斂性及結果的準確性有何關係？如果選擇alpha的值？下次好好的**。
梯度下降法（一）入門
梯度下降法 是乙個一階 最優化演算法 通常也稱為 最速下降法 我之前也沒有關注過這類演算法。最近，聽史丹福大學的機器學習課程時，碰到了用梯度下降演算法求解線性回歸問題，於是看了看這類演算法的思想。今天只寫了一些入門級的知識。我們知道，函式的曲線如下 程式設計實現 c code cpp view pl...
梯度下降法和隨機梯度下降法
批量梯度下降法 batch gradient descent 在更新引數時使用所有的樣本來進行更新 隨機梯度下降法 stochastic gradient descent 求梯度時沒有用所有的m個樣本的資料，而是僅僅選取乙個樣本j來求梯度。小批量梯度下降法 mini batch gradient d...
梯度下降法
梯度下降法 是乙個一階 最優化演算法 通常也稱為 最速下降法 我之前也沒有關注過這類演算法。最近，聽史丹福大學的機器學習課程時，碰到了用梯度下降演算法求解線性回歸問題，於是看了看這類演算法的思想。今天只寫了一些入門級的知識。我們知道，函式的曲線如下 程式設計實現 c code cpp view pl...