具体地，梯度下降算法的更新公式是x=x0-J*dy/dx，其中x0表示当前的x值，J表示步长，dy/dx表示函数...
梯度下降算法是我们在吴恩达老师的教程中遇到的第一个算法,算法中的对代价函数的求导也是我们需要自己推导的第一个数学结果。 我们先来看看梯度下降算法和其代价函数,下图是我从视频中截取出来的: 上图左边是梯度下降算法伪码,右边是h和J函数的定义。需要注意的是代价函数J的自变量是和,而不是x和y,x和y只是一些...
因此，沿着−∇w0J(w)方向，有J(w)下降最快。于是梯度下降的更新公式为w:=w−αdJ(w)dw 其...
一直对ML中各种数学推导有些云山雾罩,所以打算整理一下这些常见的推导公式。有幸有高人的博客可以参考,个人感觉比李航书上的推导更详细。 1.梯度下降是ML中应用最广泛的用于求解模型参数的算法(类似算法还有牛顿法、拟牛顿法、共轭方向、共轭梯度法等)。原理主要是对损失函数的每一个函数求导,并利用负梯度对权值w进...
损失函数公式为: 也就是所有误差和的平方。损失函数值越小,说明误差越小,这个损失函数也称最小二乘法。 4. 损失函数推导过程 4.1 公式转换 首先我们有一个线性回归方程: 为了方便计算计算,我们将线性回归方程转换成两个矩阵相乘的形式,将原式的 后面乘一个 ...
所以,梯度下降不只是一个冷冰冰的数学公式,它其实在提醒我们,生活中每一次调整都是进步。我们在前进的路上,不要怕犯错。只要不断修正方向,坚定信念,迟早能到达目标。咱们都知道,慢工出细活,细水长流才是最稳妥的办法。别急,走自己的路,风景依旧美丽。希望这番话能让你对梯度下降有点小小的了解,也希望你在生活...
Taylor series的一阶近似。