【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...
gradient descent 英[ˈgreɪdi:ənt diˈsent]美[ˈɡrediənt dɪˈsɛnt]释义 常用 牛津词典 释义 梯度下降; 双语例句 全部 1. A new gradient descent algorithm for unconstrained optimization problem is proposed. 提出了一种新的无约束优化下降算法. 来自互联网 2. It can be solved ...
# 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', ...
gradient = df(x) x = x - learning_rate * gradient return x # 定义一个简单的函数 def f(x): return (x - 2) ** 2 # 定义函数的导数 def df(x): return 2 * (x - 2) # 初始化参数 x = 4 # 使用梯度下降算法求解 result = gradient_descent(f, df, x) print("最终参数值:", re...
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,...
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...
梯度下降法(gradient descent)是一个最优化算法,通常也称为最速下降法。1 常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。 求解过程 顾名思义,梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值(也可以沿梯度上升方向求解极大值)。 其迭代公式为 ...
梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法 批量梯度下降法 随机梯度下降法 scikit-learn中的随机梯度下降法 小批量梯度下降法 梯度下降法 梯度下降法,不是一个机器学习算法(既不是再做监督学习,也不是非监督学习,分类、回归问题都解决不了),是一种基于搜索的最优化方法。
梯度下降(gradient descent)也叫最速下降(steepest descent),用来求解无约束最优化问题的一种常用方法,结果是局部最优解,对于目标函数为凸的情况,可以得到全局最优解.梯度下降是迭代算法,每一步需要求解目标函数的梯度向量. 采用线搜索的框架 搜索方向取负梯度方向,步长可以通过精确线搜索或非精确线搜索获得 ...