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(...
梯度下降 Gradient Descent 1.梯度 在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数,求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y)。对于在点(x0,y0)的具体梯度向量就是(...
Normal equation: 一种用来linear regression问题的求解Θ的方法,另一种可以是gradient descent 仅适用于linear regression问题的求解,对其它的问题如classification problem或者feature number太大的情况下(计算量会很大)则不能使用normal equation,而应使用gradient descent来求解。 (由求导的过程推导而得) 这种方法是对cos...
线性回归、梯度下降(Linear Regression、Gradient Descent) 实例 首先举个例子,假设我们有一个二手房交易记录的数据集,已知房屋面积、卧室数量和房屋的交易价格,如下表: 假如有一个房子要卖,我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格。这个问题就是典型的回归问题,这边文章主要讲回归中的线性回归问题。
图解机器学习:如何用gradient descent一步一步求解最优linear regression 模型以及其他值得注意的细节.mp4 吴恩达机器学习课程笔记(图解版)_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili p10
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...
gradient descent可以方便地进行批量计算，大大加快计算速度。而normal equation虽然理论上“一步”算得最优...
Understanding Linear Regression and Gradient DescentSuat, Atan
In linear regression problems, the cost function J(θ)J(θ) is always a convex function. So gradient descent will correctly find the only global extrema. Specifically, the above algorithm is called batch gradient descent where each step uses all the training examples. feature scaling and mean ...