梯度下降法是一种在机器学习和数学优化中广泛使用的算法,用于最小化目标函数。它通过计算目标函数在某一点的梯度(即函数在该点的变化率),并沿着梯度的反方向逐步调整参数,以期达到使目标函数最小化的目的。在CSDN等技术社区中,梯度下降法常常是讨论的热点,因为它在诸如线性回归、神经网络训练等多种算法中...
https://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/60135153 ---梯度下降法--- 梯度的一般解释: f(x)在x0的梯度:就是f(x)变化最快的方向。梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法。 假设f(x)是一座山,站在半山腰,往x方向走1米,高度上升0.4米,也就是说x方向上的偏导是 0.4;往y方向走...
(1)学习率(步长)\alpha是人为任意给定的,但要注意不能太小,否则迭代速度会很慢,走一百年也走不到山下;也不能太大,否则一个步子就迈到了对面山头,错过了山底的位置。 Source:https://blog.csdn.net/wade1203/article/details/88969017 (2)梯度下降不一定可以收敛到全局最小值。 由于待估参数的初始值是任意...
plt.show() 参考:https://blog.csdn.net/weixin_36365168/article/details/112484422
最速下降法/梯度下降法_JasonQ的专栏-CSDN博客_最速梯度下降法blog.csdn.net/u012430664/article/details/78404844 要点: 1、最速下降法每一步迭代中包括两步: (1)计算此时的梯度▽f(x) (2)计算最优步长α 2、对于正定二次函数 则α的计算公式为 ...
梯度下降的复杂度 梯度下降法csdn 一.介绍 梯度下降法(gradient descent)是求解无约束最优化问题的一种常用方法,有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法,每一步需要求解目标函数的梯度向量。 二.应用场景 1.给定许多组数据(xi, yi),xi(向量)为输入,yi为输出。设计一个线性函数y=h(x)去拟合这些数据。
参考链接: https://www.jianshu.com/p/984176942bca https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/78796328
梯度下降法目标函数必须是凸函数吗 梯度下降法csdn 今天我们就来介绍用来优化代价函数的梯度下降算法(gradient descent algorithm)。 1 原理 那梯度下降究竟为何方神圣?我来用最通俗的语言来介绍下: 假设你站在华山之巅,你现在想以最快速度下山,那你肯定是找一条最陡峭的路走。你环顾四周,找到了一条路线,恩,这个...
L1范数与L2范数的区别与联系_ZJQ的博客-CSDN博客 #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-"""二维问题的梯度下降法示例"""import mathimport numpy as npdef func_2d(x):"""目标函数:param x: 自变量,二维向量:return: 因变量,标量"""return - math.exp(-(x[0] ** 2 + x[1] ** ...
CSDN:http://blog.csdn.net/titan0427/article/details/50365480 ❈ — — 1. 背景 文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression,本文想在该文章的基础上,完整地描述线性回归算法。部分数据和图片取自该文章。没有太多时间抠...