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(...
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...
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...
在解决一个凸性问题(convex problem)时,为了尽快的找到最优解,最常用的就是线性回归(linear regression)中的梯度下降法(Gradient descent)和正则方程(Normal equation)。 在机器学习的监督学习(supervised learning)中,通常有预测性问题,最常见的就是曲线拟合。也就是说我们有了一份数据作为输入,需要拟合出一个曲线来...
CS229:线性回归与梯度下降(Linear regression and gradient descent),构建一个最基础的监督学习模型监督学习的过程是将由输入特征X和目标变量Y组成的训练集输入,利用机器学习输出一个假设模型,使其能够用于处理新的输入,并得出符合训练集中的规律的目标变量。特征X的
Linear Regression and Gradient Descent 随着所学算法的增多,加之使用次数的增多,不时对之前所学的算法有新的理解。这篇博文是在2018年4月17日再次编辑,将之前的3篇博文合并为一篇。 1.Problem and Loss Function 首先,Linear Regression是一种Supervised Learning,有input X,有输出label y。X可以是一维数据,也...
应用于线性回归的的梯度下降算法(Gradient Descent For Linear Regression) 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)
When specifically applied to the case of linear regression, a new form of the gradient descent equation can be derived. We can substitute our actual cost function and our actual hypothesis function and modify equation to: where m is the size of the training set θ0a constant that will be ...