機器學習初學者筆記(二)

2021-10-05 00:25:25 字數 735 閱讀 2543

7 工作流程:

輸入乙個x,然後通過學習演算法能夠輸出函式h,進而**y。 這裡的函式h是假設函式是乙個引導x到y的函式。

8 如何決定函式h?通過利用代價函式

若有訓練集以及乙個函式

9  如何確定代價函式的最小值對應的梯度下降法

梯度下降法的思想是:開始時隨機給定乙個引數的組合

梯度下降法的公式為:

對於這個式子,就是對

如圖所示 求導部分就是在某一點進行求導如圖中的紅色直線,求完導數後,得到的新的

對於學習率

如果其太大,那麼梯度下降法可能會越過最低點,甚至可能無法收斂,下一次迭代又移動了一大步,越過一次,又越過一次,一次次越過最低點,直到發現實際上離最低點越來越遠,所以,如果學習率太大,它會導致無法收斂,甚至發散。

那麼學習率的選擇對於梯度下降法則非常重要。但在梯度下降過程中,不需要更改學習率,原因如下:

隨著梯度下降法的進行,導數(斜率)會逐漸減小,如圖所示,這會使得

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