梯度下降法

梯度下降（上公升）法

顧名思義，梯度下降，就如同下坡一樣，找乙個方向，一步一步地向下走，直到我們下到坡底，這個坡底就是我們的目標點，也就是我們要找的最低點，可怎麼找到每一步的方向，使我們可以盡可能的少走『彎路

』呢？可以通過求每一步的導數（如果有多維變數，要求每個變數的偏導數），然後確定我們每一步的步長，一步一步走，也許就可以找到坡底。

***步長的確定***

line search線性搜尋方法確定步長，假設我們已經找到乙個點，並確定了下降方向， 我們可以先找乙個步長，比如0.05,計算其下降程度（函式值相比當前下降了多少），引用下

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...

梯度下降法

回歸 regression 梯度下降 gradient descent 發表於332 天前 技術,科研 被圍觀 1152 次 前言 這個系列主要想能夠用數學去描述機器學習，想要學好機器學習，首先得去理解其中的數學意義，不一定要到能夠輕鬆自如的推導中間的公式，不過至少得認識這些 式子吧，不然看一些相關...