定义:梯度下降法是定义目标函数,通过误差反向传播的方法对模型参数进行调整,使得目标函数值最小,不再增长,则认为找到了一组参数,构造了模型。梯度下降法沿着误差下降速度最快的方向调整参数,一般是目标函数对某个参数的偏导数乘以步长来调整参数,最后使得误差收敛于最小值。这种方法适合在特征个数非常多,训练实例非常多...
定义:梯度下降法是定义目标函数,通过误差反向传播的方法对模型参数进行调整,使得目标函数值最小,不再增长,则认为找到了一组参数,构造了模型。梯度下降法沿着误差下降速度最快的方向调整参数,一般是目标函数对某个参数的偏导数乘以步长来调整参数,最后使得误差收敛于最小值。这种方法适合在特征个数非常多,训练实例非常多...
定义:梯度下降法是定义目标函数,通过误差反向传播的方法对模型参数进行调整,使得目标函数值最小,不再增长,则认为找到了一组参数,构造了模型。梯度下降法沿着误差下降速度最快的方向调整参数,一般是目标函数对某个参数的偏导数乘以步长来调整参数,最后使得误差收敛于最小值。这种方法适合在特征个数非常多,训练实例非常多...