logistic回歸的理論內容上篇文章已經講述過，在求解引數
時可以用牛頓迭代，可以發現這種方法貌似
太複雜，今天我們介紹另一種方法，叫梯度下降。當然求最小值就是梯度下降，而求最大值相對就是梯度上公升。
由於，如果
，那麼得到
現在我們要找一組
，使得所有的
最接近，設
現在我們要找一組
，使得最小。這就是今天要介紹的梯度下降。
梯度下降的原理是這樣的：首先對於向量
賦初值，可以賦隨機值，也可以全賦為0，然後改變
的值，使得
按梯度下降最快的方向進行，一直迭代下去最終會得到區域性最小值。即
表示梯度最陡的那個方向，
表示步長，也就是說每次向下降最快的方向走多遠。進一步有
所以簡化一下就是
梯度下降演算法 梯度下降演算法為何叫梯度下降？
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梯度下降演算法 梯度下降演算法公式推導
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梯度下降演算法
機器學習在這幾年得到快速發展，乙個很重要的原因是 large dataset 大規模資料 這節課就來介紹用機器學習演算法處理大規模資料的問題。關於資料的重要性，有一句話是這麼說的 it s not who has the bestalgorithmthat wins.it s who has the...