批梯度下降(batch gradient descent) 如下公式是处理一个样本的表达式: 转化为处理多个样本就是如下表达: 这种新的表达式每一步都是计算的全部训练集的数据,所以称之为批梯度下降(batch gradient descent)。 注意,梯度下降可能得到局部最优,但在优化问题里我们已经证明线性回归只有一个最优点,因为损失函数J(θ)是一...
梯度下降 批梯度下降(batch gradient descent) 如下公式是处理一个样本的表达式: 转化为处理多个样本就是如下表达: 这种新的表达式每一步都是计算的全部训练集的数据,所以称之为批梯度下降(batch gradient descent)。 注意,梯度下降可能得到局部最优,但在优化问题里我们已经证明线性回归只有一个最优点,因为损失函数J(...
I tried doing this manually with a small example (m = 4), and Ithinkmy code is right... but it obviously isn't, or I won't be writing here. When I run the algorithm, I get a different theta in return depending of the initial theta I pass to the function, and if I plot...
将线性回归函数带入梯度下降算法中: 凸函数(convex function),只有全局最优解,没有局部最优解。 这整个过程称为批量梯度下降法(“Batch” Gradient Descent)
Linear Regression&Gradient descent 慢慢变强的me 正在搞kg 参考链接1:线性回归与梯度下降算法 - 上品物语 - 博客园 参考链接2:批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、小批量随机梯度下降(MSGD)实现过程详解 - 云计算技术频道 - 红黑联盟 一:批量梯度下降法(batch gradient descent,BGD) 批量梯度下降法就是原始...
梯度下降(Gradient Descent)是一种一阶优化技术,用于寻找局部最小值或优化损失函数(loss function)。它也被称为参数优化技术(parameter optimization technique)。 因此,新技术梯度下降出现了,它能非常快地找到最小值。 梯度下降不仅适用于线性回归(linear regression),它是一个可以应用于任何机器学习部分的算法,包括线性...
code import numpy as np #设置数据集 X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) Y = np.array([5, 7, 9, 11, 13]) #设置超参数 learning_rate = 0.01 B = 0 W = 0 num_iterations = 1000 #梯度下降法 for i in range(num_iterations): ...
梯度下降(Gradient Descent)是一种一阶优化技术,用于寻找局部最小值或优化损失函数(loss function)。它也被称为参数优化技术(parameter optimization technique)。 因此,新技术梯度下降出现了,它能非常快地找到最小值。 梯度下降不仅适用于线性回归(linear regression),它是一个可以应用于任何机器学习部分的算法,包...
我们需要一个算法来最小化 $J(\theta_0, \theta_1)$,而梯度下降算法可以解决这个问题。 梯度下降算法不仅可以应用于多种函数的求解,不仅限于线性回归问题。 梯度下降算法可以解决更一般的问题,例如 $J(\theta_0,\theta_1,\ldots,\theta_n)$ 求解该代价函数的最小值。
Linear regression using gradient descent function[final_theta, Js] = gradientDescent(X, Y, init_theta, learning_rate=0.01, max_times=1000) convergence=0; m= size(X,1); tmp_theta=init_theta; Js = zeros(m, 1);fori=1:max_times,tmp= learning_rate / m * ((X * tmp_theta - Y)'...