梯度下降法（Gradient Descent）不是一个机器学习算法（不能用于解决回归或分类问题）是一种基于搜索的最优化方法作用：最小化一个损失函数梯度上升法：最大化一个效用函数在机器学习领域，熟练掌握梯度法来求一个目标函数的最优值是非常重要的。 如图，寻找一个theta 使得 损失函数J 最小 。每取一个 theta 值都对应一个 J。 对于导数 dJ / d theta，在直线方程中，导数代表斜
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2024-04-22 12:19:48
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下面是一个典型的机器学习的过程，首先给出一个输入数据，我们的算法会通过一系列的过程得到一个估计的函数，这个函数有能力对没有见过的新数据给出一个新的估计，也被称为构建一个模型。就如同上面的线性回归函数。我们用X1，X2..Xn 去描述feature里面的分量，比如x1=房间的面积，x2=房间的朝向，等等，我们可以做出一个估计函数：θ在这儿称为参数，在这儿的意思是调整feature中每个分量的影响力，
梯度下降法的原理和公式这里不讲，就是一个直观的、易于理解的简单例子。1.最简单的情况，样本只有一个变量，即简单的（x，y）。多变量的则可为使用体重或身高判断男女（这是假设，并不严谨），则变量有两个，一个是体重，一个是身高，则可表示为(x1,x2,y),即一个目标值有两个属性。2.单个变量的情况最简单的就是，函数hk(x)=k*x这条直线(注意：这里k也是变化的，我们的目的就是求一个最优的 &nbs
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2024-08-20 18:12:54
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梯度下降法的基本思想是函数沿着其梯度方向增加最快，反之，沿着其梯度反方向减小最快。在前面的线性回归和逻辑回归中，都采用了梯度下降法来求解。梯度下降的迭代公式为：θj=θj−α∂J(θ)∂θj 在回归算法的实验中，梯度下降的步长α为0.01，当时也指出了该步长是通过多次时间找到的，且换一组数据后，...
原创
2022-01-12 17:21:42
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1 批量梯度下降 在经典的随机梯度下降算法（批量梯度下降）中，迭代下降公式是 $x_{t+1}=x_{t}-\alpha \nabla f\left(x_{t}\right)$ 以一元线性回归的目标函数为例 $\sum \limits _{i=1}^{n}\left(a x_{i}+b-y_{i}\ ...
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2021-07-26 01:16:00
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对批量梯度下降法和随机梯度下降法的总结：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，但是对于大规模样本问题效率低下。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，适用于大规模训练样本情况。 关
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2024-05-29 00:52:40
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Review前面预测宝可梦cp值的例子里，已经初步介绍了Gradient Descent的用法：In step 3, we have to solve the following optimization problem:L : loss function假设是参数的集合：Suppose that has two variables 随机选取一组起始的参数：Randomly start at 计
（一）什么是梯度下降法梯度下降法和之前介绍的k近邻算法和线性回归法不同，梯度下降法不是一个机器学习算法。它既不能解决分类问题也不能解决回归问题，那梯度下降是什么呢？以及它的作用又是什么呢？ 其实，梯度下降法是一种基于搜索的最优化方法。 作用就是最小化一个损失函数，或者最大化一个效用函数，当然最大化一个效用函数就不是梯度下降了，而是梯度上升，但是本质都是一样的。为什么会有梯度下降我们在线性回归中，我
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2024-04-04 09:18:29
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在机器学习算法中，对于很多监督学习模型，需要对原始的模型构建损失函数，接下来便是通过优化算法对损失函数进行优化，以便寻找到最优的参数。在求解机器学习参数的优化算法中，使用较多的是基于梯度下降的优化算法(Gradient Descent, GD)。 梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶
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2024-05-23 22:43:22
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梯度下降法梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。梯度下降法的搜索迭代示意图如下图所示：梯度下降法的缺点： （1）靠近极小值时收敛速度减慢，如下图所示； （2）直线搜索时可能会产生一些问题； （3）可能会“之字形”地下降。 两者的关系可以这样理解
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2024-05-05 09:03:27
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在求解机器学习算法的模型参数时，很多情况下会用到梯度下降，这里稍微记一下学习笔记。梯度：梯度的本意是一个向量（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，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。————百度百科 梯度下降算法本质上就是沿着负梯度方向寻找函数最小值的求解方法梯度下降法是迭代法的一种，以逐渐逼近解为目的求出解的精确值。牛顿方法也是一
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2024-03-29 12:10:24
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一、什么是梯度下降算法梯度下降就是求一个函数的最小值，对应的梯度上升就是求函数最大值，梯度下降法不是机器学习算法，不能用来解决分类或回归问题，而是一种基于搜索的最优化方法，作用是优化目标函数，如求损失函数的最小值。那么为什么我们常常提到“梯度下降”而不是梯度上升“呢？主要原因是在大多数模型中，我们往往需要求函数的最小值。我们得出损失函数，当然是希望损失函数越小越好，这个时候肯定是需要梯度下降算法的
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2024-04-22 14:27:43
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1 前言 机器学习和深度学习里面都至关重要的一个环节就是优化损失函数，一个模型只有损失函数收敛到一定的值，才有可能会有好的结果，降低损失的工作就是优化方法需做的事。常用的优化方法：梯度下降法家族、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、Momentum、Nesterov Momentum、Adagrad、RMSprop、Adam等。 梯度下降法不论是在线性回归还是Logistic回归中，主要目的是通过迭
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2021-05-30 07:59:27
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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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（学习cs231n的笔记，图片就直接偷懒贴了视频的截图，见谅）
一、最常见的三种梯度下降法：
批量梯度下降（BGD Batch gradient descent）
BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度
缺点：就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢
随机梯度下降（SGD
梯度下降算法目录1.基础性知识介绍1.1 损失函数1.2 梯度下降算法介绍1.3 多参数函数举例2. 梯度下降算法具体实现2.1 算法公式2.2 算法推倒流程2.3 补充说明 1.基础性知识介绍1.1 损失函数梯度下降算法和正规方程都是作为优化算法，来对损失函数进行优化的（获取损失函数最小值）损失函数：损失函数即为真实值与预测值之间的误差大小，通过梯度下降算法来对损失函数进行优化，使得损失结果变
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。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。一. 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
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2024-04-19 12:16:37
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概述：梯度下降法的目的是把模型估计参数不断调整优化（调整模型以适应已知数据），找到最优的参数估计值，从而找到拟合度最好的模型。核心方法：θ=θ−α（∂J(θ)/∂θ）梯度：是一个方向，模型参数沿着这个方向可以最快的找到模型的最优参数。1.背景： 在机器学习中，对于无约束条件的优化问题，一般有梯度下降法、最小二乘法、牛顿法和拟牛顿法，而梯度下降法是目前比
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2024-03-28 13:00:26
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一、梯度法思想梯度法思想的三要素：出发点、下降方向、下降步长。机器学习中常用的权重更新表达式为：，这里的λ就是学习率，本文从这个式子出发来把机器学习中的各种“梯度”下降法阐释清楚。梯度方向是，步长设为常数Δ，这时就会发现，如果用在梯度较大的时候，离最优解比较远，W的更新比较快；然而到了梯度较小的时候，也就是较靠近最优解的时候，W的更新竟然也保持着跟原来一样的速率，这样会导致W很容易更新过度反而远离
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2024-04-27 19:10:47
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2019-12-05 20:42:00
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