梯度下降法（Gradient descent optimization) 理想的梯度下降算法要满足两点：收敛速度要快；能全局收敛重点问题：如何调整搜索的步长（也叫学习率，Learning Rate）、如何加快收敛速度、如何防止搜索时发生震荡 分类： 批量梯度下降法（Batch gradient descent) 随机梯度下降法（Stochastic gradient descent) 小
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2023-12-07 20:11:08
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1. 原理篇我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲梯度下降归是怎么一回事。1.7 梯度下降与凸函数在机器学习领域，我们用梯度下降优化损失函数的时候往往希望损失函数是个凸函数，是因为凸函数处处可导，能用梯度下降求解。且有唯一的最小值，确保最后会收敛在全局最优解。如果函数收敛或者超过最大迭代次数则返回from random import random
def gradient_decent(fn, pa
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2023-12-05 16:42:13
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阅读这篇文章后，你会知道：· 随机梯度下降是一种迭代学习算法，它使用训练数据集来更新模型。· 批量大小是梯度下降的超参数，在模型的内部参数更新之前控制训练样本的数量。· Epoch数是梯度下降的超参数，其控制通过训练数据集的完整传递的数量。这篇文章分为五个部分：1. &nbs
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2024-10-17 08:06:27
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在学习线性回归的时候很多课程都会讲到用梯度下降法求解参数，对于梯度下降算法怎么求出这个解讲的较少，自己实现一遍算法比较有助于理解算法，也能注意到比较细节的东西。具体的数学推导可以参照这一篇博客一、 首
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2023-07-11 10:49:19
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假设线性回归方程为：y为实际值，为了使得拟合最佳，则要实现：注：1/2是为了计算方便，无实际意义。方法一：梯度下降法引入了梯度下降法，使得每一步都是向下降速度最快的那个方向，而最终也一定会收敛。（获得的是局部最优）每一次求导选择方向最小，负方向。具体算法如下：每一次迭代更新一次系数：注：=表示的是赋值的意思经过不断的迭代之后，α实际上是learning rate，也就是决定了步长的大小但是越接近局
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2024-04-09 14:41:48
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原文链接:http://ihoge.cn/2018/GradientDescent.html最近在看机器学习相关的基础算法原理,意外发现一个大神的分享网页,简洁并且语言精炼,思路很清楚,仔细研究会对算法原理有新的理解,另外还有代码分享,可以手码.引言李航老师在《统计学习方法》中将机器学习的三要素总结为：模型、策略和算法。其大致含义如下：模型：其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条...
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2021-09-01 16:13:48
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一步了解 常见的梯度下降法主要有两种：（1）批量梯度下降法 （2）随机梯度下降法 为预测值，要拟合的函数设为，那么误差准则函数为 这是典型的
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2023-11-29 15:31:05
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# Python批量梯度下降实现指导
在机器学习和深度学习中，梯度下降是最常用的优化算法之一。批量梯度下降是其中一种变体，适用于大数据集。本文将详细指导你如何使用Python实现批量梯度下降。
## 流程概述
在实现批量梯度下降的过程中，我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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什么是梯度下降法梯度下降法已经有很多其他博主做了充分的介绍，可以自行百度，我个人觉得Evan这个帖子讲的很清楚。这里不在赘述，感兴趣的可以自行查阅。代码实现梯度下降法批量梯度下降法（batch_gradient_descent） 批量梯度下降法指的是在每次调整梯度寻找最优解的时候都将所有样本考虑在内。优点：收敛的最优解准确，数量级小时收敛也很快。 缺点：样本数量多时，收敛速度慢，更新一次梯度需要很
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2023-12-15 05:48:23
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此处对比批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降算法的优缺点算法批量梯度下降（Batch Gradient Descent, BGD）随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）代价函数梯度下降算法比较每一次更新参数θ时，都需要计算所有m个训练样本的差平方项求和，然后更新一次θ值，当m很大时，每一次迭代计算量大，且只能更新优化一小步每一次更新参数θ时，不需要对
梯度下降法及其Python实现基本介绍梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向。梯度下降法特点：越接近目标值，步长越小，下降速度越慢。下面将通过公式来说明梯度下降法。建立模型为拟合函数h(θ) :接下来的目标是将
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2023-10-31 22:34:52
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记录TensorFlow听课笔记 文章目录记录TensorFlow听课笔记一，梯度下降法：求解函数极值问题二，梯度下降法的优化 多层神经网络——非线性分类问题
损失函数不是凸函数，很难计算解析解
通常采用梯度下降法，得到数值解一，梯度下降法：求解函数极值问题批量梯度下降
随机梯度下降
小批量梯度下降由所有样本确定梯度方向
每一步都是准确地向着极值点趋近，迭代次数少
收敛于全局极小值或局部
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2024-04-16 15:51:50
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1.概念(1)批量梯度下降---最小化所有训练样本的损失函数，使得最终求解的是全局的最优解，即求解的参数是使得风险函数最小。(2)随机梯度下降---最小化每条样本的损失函数，虽然不是每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向， 但是大的整体的方向是向全局最优解的，最终的结果往往是在全局最优解附近。2.数学表达以下以圆拟合为例，已知m个数据拟合点，需要找到最优的拟合圆，即最佳的圆心(xc，yc)，最佳
梯度下降法在统计学习还是深度学习中都得到了广泛的应用，我们通过构建合理的模型，将模型预测的输出和正确结果进行误差计算，通过优化模型参数使得输出的结果和正确结果的误差最小，我们往往会把误差损失函数构建成一个凸函数，这样使得参数的求解比较单一化，就像一元二次函数只有一个波峰或者波谷，那么求解答案就是寻找这个波峰或者波谷，如果把误差损失函数表达成类似sinx的函数，存在多个波峰波谷，那么求解的答案就会有
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2023-10-24 06:56:12
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提到梯度下降相信大家应该都不会觉得陌生(不陌生你点进来干嘛[捂脸])，本文就梯度下降的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。1. 原理篇我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲梯度下降归是怎么一回事。1.1 什么是梯度？多元函数的各个变量的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数 ，那么它的梯度 或者 就是 1.2 下降了什么？在机器学习里，我们用梯度下降是用来求解一个损失函数
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2024-01-18 21:11:31
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梯度下降梯度下降是一种非常通用的优化算法,能够为大范围的问题找到最优解。梯度下降中的目的就是通过迭代地调整参数从而使成本函数最小化。假设你迷失在山上的迷雾中,你能感觉到的只有你脚下路面的坡度。快速到达山脚的一个策略就是沿着最陡的方向下坡。这就是梯度下降的思想:通过测量相关的误差函数的局部梯度，并不断沿着降梯度的方向调整，直到梯度降为0，到达最小值！具体来说，首先使用一个随机值(称之为随机初始化)，
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2024-03-26 09:14:48
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梯度下降法(Gradient Descent)的作用是最小化一个损失函数。梯度上升则是最大化一个效用函数。 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
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2024-04-26 21:24:28
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随机梯度下降法(sgd)，我们在很久就介绍过，有兴趣的可以参阅或直接跳过，先看完这篇文章回过头来再熟悉以前的文章也可以。这算是一个新的复习与巩固，下面将在MXNet框架中实现，分为随机梯度下降与小批量随机梯度下降，这章主要是通过数学公式的推导去了解它们并熟悉其优缺点。随机梯度下降目标函数通常是训练数据集中有关各个样本的损失函数的平均，所以梯度下降的情况，每次自变量迭代的计算开销是O(n)【n是样本
目录1. 什么是梯度下降法？2. 举个例子3. 完整代码示例1. 什么是梯度下降法？以函数求解最小值为例：y= x^2: 改变自变量x的值，让梯度y’（自变量的导数dy/dx=2x）逐渐减小到0，从而使因变量y达到最小。以求解模型参数为例：y = ax+b: 我们想要通过采样值(x,y) 求解模型中参数a和b, 则需要构造一个损失函数loss：loss =(ax+
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2024-04-10 22:41:51
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