1、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，另一种常用的方法是最小二乘法。 梯度的方向是函数f增长最快的方向，梯度的反方向是梯度下降最快的方向对于梯度下降的解释是： 比如说下山的过程中，我们不知道从哪里下山可以最快到达山脚下，这个时候求偏导，也就是求出梯度值，沿着梯度的负方向，也就是当前位置最陡峭的方向走一步，然后继续求当
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2024-06-24 15:25:42
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自己开发了一个股票智能分析软件，功能很强大，需要的点击下面的链接获取：1.1 梯度下降法1.1.1 简介定义：梯度下降法是定义目标函数，通过误差反向传播的方法对模型参数进行调整，使得目标函数值最小，不再增长，则认为找到了一组参数，构造了模型。梯度下降法沿着误差下降速度最快的方向调整参数，一般
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2024-05-07 12:57:27
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机器学习10：如何理解随机梯度下降1.梯度下降法 理解随机梯度下降，首先要理解梯度下降法。 大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化，优化指的是改变 x以最小化或最大化某个函数的任务， 我们通常以最小化 指代大多数最优化问题， 最大化可经由最小化算法最小化-来实现。&n
概述 梯度下降法(Gradient Descent)是一个算法，但不是像多元线性回归那样是一个具体做回归任务的算法，而是一个非常通用的优化算法来帮助一些机器学习算法求解出最优解的，所谓的通用就是很多机器学习算法都是用它，甚至深度学习也是用它来求解最优解。所有优化算法的目的都是期望以最快的速度把模型参数θ求解出来，梯度下降法就是一种经典常用的优化算法。梯度下降法的思想 思想就类比于生活中的一些事
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2023-11-09 01:31:53
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梯度下降是通过迭代搜索一个函数极小值的优化算法。使用梯度下降,寻找一个函数的局部极小值的过程起始于一个随机
原创
2022-05-01 17:09:23
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梯度下降法本算法由梯度下降所引申： 对于优化问题： 使用梯度下降： 注意，alpha也是可以算的：求一个a使得f(x0+aP0)最小，是求函数极值的，这时候是关于a的一个函数，所以对a求导求极小值，复合函数求导法则最后就会得到求导等于0，这时候的点是驻点，就是导数值为0的点，因为二阶导数黑塞矩阵正定，所以一定为极小值点。这时候就求出了在P0方向上的最小值点。 图中（）意味内积。共轭和预备知识共轭：
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2024-05-08 11:46:28
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随机梯度下降法1. 概念 那个梯度值准确的求出来。 那么通过推导的这个公式可以看出来，要想求出这个准确的梯度来，在这个式子中每一项都要对所有的样本（ 个）进行一下计算，前面是有一个求和计算的，那么这样的一个下降法通常又叫做批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）。也就是说，每一次计算的过程都要将样本中所有的信息批量的进行计算，但是这显然就带来了一个问题，如果我们的 个样
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2024-05-08 18:52:07
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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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目 录一. 梯度下降 1.基本概念 2.梯度下降的步骤 3.批量梯度下降(BGD)和随机梯度下降(SGD)二. 一元线性回归 1.概念 2.
文章目录一、梯度1.1 什么是梯度？二、梯度下降法2.1 什么是梯度下降法2.2 梯度下降法的类别2.3 自适应学习率优化算法2.4 局部最小值和全局最小值2.5 鞍点 一、梯度1.1 什么是梯度？梯度是一个向量（矢量）， 表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，也就是该点变化率最大的方向。在现实中，就是山体的某点沿着山体最陡峭的向上方向就是梯度。二、梯度下降法2.1 什么是梯度下降
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2024-03-29 16:05:17
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本文将涉及以下知识点（1）特征缩放（2）均值归一化（3）正规方程优化梯度下降算法在上一篇博文中，我们了解了梯度下降算法，它为解决线性回归问题提供了思路。但梯度下降的迭代推算过程，较为耗时。简单地说，整个算法是一个不断尝试收敛的过程。如果能够降低算法的尝试次数，以及每次迭代的算法复杂度，那么，便能更高效的解决线性回归问题。影响梯度下降算法收敛速度的因素很多，例如样本集合大小，特种向量中某一元素的取值
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2024-06-30 11:10:56
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系列文章目录 人工智能–机器学习线性回归数学原理及实现 文章目录系列文章目录前言一、什么是梯度下降？二、为什么梯度的方向是下降最快的方向1.偏导数的意义2.方向导数3.实验证明总结 前言 其实在之前机器学习的章节中我们已经提到了梯度下降的概念，并且用梯度下降解决了实际的最小二乘法求解问题，来完成线性回归的一个例子，大家知道了梯度
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2024-04-12 14:42:47
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梯度下降法和随机梯度下降法 一、总结 一句话总结： 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）：在更新参数时使用所有的样本来进行更新 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）：求梯度时没有用所有的m个样本的数据，而是仅仅选取一个样本j来求梯度。 小
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2020-07-26 23:02:00
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随着深度学习的火热，人们在惊呼其效果之外，对其表现出如此效果的内在原理却知之甚少，为此，本文基于自己在之前课堂上学习到的知识对其内部工作情况做一个较为详细的介绍，考虑到目前主流深度学习还是基于随机梯度下降及BP算法进行网络参数的调整，为此本章将对BP算法进行详细的推导，希望能对刚入门的读者有所帮助，当然读者首先需要对神经网络有一定的了解。 我们首先说一下梯度下降算法，假设我们有一个损失函数： 现在
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2024-04-26 15:49:17
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梯度下降法、拉格朗日乘子法、KKT条件回顾梯度下降法梯度下降法(Gradient Descent， GD)常用于求解无约束情况下凸函数(Convex Function)的极小值，是一种迭代类型的算法，因为凸函数只有一个极值点，故求解出来的极小值点就是函数的最小值点。导数：一个函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率，也可以 认为是函数在某一点的导数就是该函数所代表的曲线在这一点的切线斜
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2024-05-19 01:58:03
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1.前言 这几种方法呢都是在求最优解中常常出现的方法。主要是应用迭代的思想来逼近。在梯度下降算法中，都是环绕以下这个式子展开： 当中在上面的式子中hθ(x)代表。输入为x的时候的其当时θ參数下的输出值。与y相减则是一个相对误差，之后再平方乘以1/2，而且当中 注意到x能够一维变量，也能够是多维变量。
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2018-03-02 08:13:00
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梯度下降法（Gradient Descent）梯度下降法根据每次求解损失函数L带入的样本数，可以分为：全量梯度下降（计算所有样本的损失），批量梯度下降（每次计算一个batch样本的损失）和随机梯度下降（每次随机选取一个样本计算损失）。 PS：现在所说的SGD（随机梯度下降）多指Mini-batch-Gradient-Descent（批量梯度下降）SGD的优缺点优点：操作简单，计算量小，在损失函数是
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2024-09-23 06:10:34
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1.前言 这几种方法呢都是在求最优解中常常出现的方法，主要是应用迭代的思想来逼近。在梯度下降算法中。都是环绕下面这个式子展开： 当中在上面的式子中hθ(x)代表。输入为x的时候的其当时θ參数下的输出值，与y相减则是一个相对误差。之后再平方乘以1/2，而且当中 注意到x能够一维变量。也能够是多维变量，
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2018-03-25 08:34:00
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机器学习中，梯度下降是一种优化算法，用于寻找损失函数的最小值。这是通过计算损失函数相对于模型参数的梯度，并更新这些参数来实现的。下面将详细介绍如何掌握梯度下降这一关键技术。
## 环境准备
在开始之前，你需要确保你的开发环境具备适合的工具。下面是依赖的安装指南，确保你的环境能够支持机器学习的各种库。
### 依赖安装指南
这里我们主要依赖 Python 和一些流行的库，可以通过以下命令方便
学习目标：1、梯度下降：实现梯度下降2、线性回归中的梯度下降知识整理：【1】梯度下降(Gradient Descent, GD)：不是一个机器学习算法，而是一种基于搜索的最优化方法。梯度下降(Gradient Descent, GD)优化算法，其作用是用来对原始模型的损失函数进行优化，以便寻找到最优的参数，使得损失函数的值最小。 从损失值出发，去更新参数，且要大幅降低计算次数
