【链接】 Gradient-Descent(梯度下降法-优化函数大法)mp.weixin.qq.com/s/EXumVg7EPcl0ZeRVeUk82g 如果你喜欢我的文章,欢迎你关注微信公众号【蓝莓程序岛】 ❝ 温馨提示:公式和代码可能过长,可以按住公式左右滑动来查看的。 ❞ 1 什么是梯度下降法? 梯度下降法在机器学习中常常用来优化损失函数,是一个...
# 执行梯度下降 trajectory = gradient_descent(starting_point, learning_rate, n_iterations) # 绘制结果 x = np.linspace(-11, 11, 400) y = f(x) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(x, y, label='f(x) = x^2') plt.scatter(trajectory, f(trajectory), color='red', marker='o', ...
def gradient_descent(initial_theta, eta, epsilon=1e-8): theta = initial_theta theta_history.append(initial_theta) while True: gradient = dJ(theta) last_theta = theta theta = theta - eta*gradient theta_history.append(theta) if(abs(J(theta) - J(last_theta)) < epsilon): break def plo...
梯度下降（Gradient Descent）是一种优化算法，用于最小化一个函数，通常在机器学习和人工智能中用于找到函数的局部最小值。这个函数通常是损失函数，它衡量了模型预测值与实际值之间的差异。梯度下降的核心思想是迭代地调整参数，以减少损失函数的值。用于求解无约束优化问题的迭代算法，特别常用于机器学习中的参数估计问...
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...
梯度下降法(Gradient Descent)是一种优化算法,其起源可以追溯到微积分学中的梯度概念。在机器学习和深度学习领域,为了找到损失函数的最小值,研究者们提出了多种优化算法,其中梯度下降法是最基础和最常用的方法之一。 定义 梯度下降法是一种迭代优化算法,用于求解函数的局部最小值。它通过迭代的方式更新待优化的参数,...
运用Gradient descent局部收敛至最低点 起始点不同,会得到完全不同的局部最优解 数学原理 Gradient descent algorithm :=表示赋值 (assignment) a:=b表示把b赋值给a; a=b表示a的值等于b的值 α:被称作学习率 (leanring rate), 用来控制梯度下降时,迈出步子的大小(上图为例);即控制参数θj的更新幅度;α值...
近端梯度下降法是众多梯度下降 (gradient descent) 方法中的一种,其英文名称为proximal gradident descent,其中,术语中的proximal一词比较耐人寻味,将proximal翻译成“近端”主要想表达"(物理上的)接近"。与经典的梯度下降法和随机梯度下降法相比,近端梯度下降法的适用范围相对狭窄。对于凸优化问题,当其目标函数存在...
梯度下降(Gradient Descent)又称最速下降,是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘法(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失函数和模型参数值。反...
X_b=np.hstack([np.ones((len(X),1)),X])initial_theta=np.zeros(X_b.shape[1])eta=0.1theta=gradient_descent(X_b,y,initial_theta,eta) 求得结果如下: 线性回归GD求解结果 将算法封装进play_Ml的LinearRegression.py,在线性回归中已有fit_normal(正规解)方法,这里添加fit_gd方法,即梯度下降训练过...