机器学习中的大部分问题都是优化问题，而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法处理，那么搞懂什么是梯度，什么是梯度下降法就非常重要！提到梯度，就必须从导数（derivative）、偏导数（partial derivative）和方向导数（directional derivative）讲起，弄清楚这些概念，才能够正确理解为什么在优化问题中使用梯度下降法来优化目标函数，并熟练掌握
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2024-03-11 17:54:08
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人工智能—梯度下降**1. 梯度下降2. 矩阵分解** **1. 梯度下降**梯度的理解 如果函数为一元函数，梯度就是该函数的导数。 如果为二元函数，梯度定义为： 关于梯度下降最常见的就是下山问题。如图所示： 想一想他怎么可以快速到达山下呢？ 不难看出他的速度取决于山的坡度和他自身的步长。即坡度要大步长要长（坡度即该点的斜率）。 该人下降的距离可表示为步长*坡度（斜率） 可用数学公式表示 其中η称
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2024-08-29 22:20:17
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原理 梯度下降法也是一种继最小二乘法后求解最优解的技术之一，在机器学习和深度学习上的应用也十分广泛。最小二乘法对于模型并不复杂的情况来说，可以一步到位的求出最优解，这是它的优势也是劣势。因为对于模型稍微复杂点，就无法在理论和公式上给出一步到位的解。这时就需要梯度下降法来迭代地求出最优解。当然求出的也有可能是局部最优解。 代码演示 首先进行一维函数的代码演示：下图是一个关于x的二次函数，找出最优解
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2024-01-08 17:02:15
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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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SVM之前就做过总结（支持向量机），其中详细说明了SVM的推导过程和实现，也就是主流的解释，数学推导过程比较严谨。但是总有一种感觉，与其他机器学习算法相比，SVM好像是一个不一样的存在，最近看了李宏毅老师对SVM的解释，了解SVM与其他机器学习算法的一致性。本文不会涉及到SVM原理的推导，而是从另一个角度来分析SVM，并且引入了两个最核心的概念就是hinge loss和kernel trick，最
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2024-07-20 06:24:15
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看了很多博文，一谈到梯度下降，大多都在画图，类比“下山”。对于一开始想要了解“梯度下降”是个什么玩意儿时，这种类比法是非常有助于理解的。但是，当我大概知道了梯度下降是什么东西之后，我就好奇了，梯度下降究竟是怎样寻找到模型的最优参数的？不能一想到梯度下降，脑海中就只有“下山”的画面，“下山”不是目的，目的在于“下山”的过程中确立参数。下面就简单概述一下，梯度下降过程是如何一步一步寻找到模型的最优
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2023-12-19 19:22:47
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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 原理在机器学习的核心内容就是把数据喂给一个人工设计的模型，然后让模型自动的“学习”，从而优化模型自身的各种参数，最终使得在某一组参数下该模型能够最佳的匹配该学习任务。那么这个“学习”的过程就是机器学习算法的关键。梯度下降法就是实现该“学习”过程的一种最常见的方式，尤其是在深度学习(神经网络)模型中，BP反向传播方法的核心就是对每层的权重参数不断使用梯度下降来进行优化。梯度下降法(gradien
常规的机器学习，是我交给机器一堆数据，然后告诉它什么样的学习方式是对的（目标函数），然后让它朝着这个方向去做（让loss减少）。优化算法：梯度下降，每次走一点点（步长要小），再求梯度，直到损失值趋于稳定。梯度下降是机器学习中的常用算法，通过不断迭代计算函数的梯度，判断该点的某一方向和目标之间的距离，最终求得最小的损失函数和相关参数，为建立线性模型提供支持。梯度下降是一种广泛用于求解线性和非线性模型
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，
目录一，问题实例二，梯度下降 Gradient Descent三，学习率一，问题实例求函数 func(X, Y)=X*X + Y*Y*2的最小值。double f(double x, double y){ return x * x + y * y* 2;}虽然最小值显然是f(0,0)=0，但是同样可以用梯度下降算法来求，而对于一些复杂的函数就很难求出最小值，只能用梯度下降算法求近似局部最小
原创
2022-03-03 13:57:31
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深度学习中的梯度下降是优化模型的重要方法，但它并不是始终完美的解决方案。在实现深度学习的过程中，我们经历了许多技术痛点，这些痛点促使我们在算法与架构方面不断进行迭代和优化。以下内容将剖析我们是如何通过梯度下降来改进深度学习的实践，从技术背景到性能优化，依次展开。
## 背景定位
在机器学习和深度学习领域，梯度下降法常常面临收敛速度慢、局部最优等技术债务。许多实践者在实施过程中体验到了这些困难。
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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这几天在看《统计学习方法》这本书，发现 梯度下降法 在 感知机 等机器学习算法中有很重要的应用，所以就特别查了些资料。 一.介绍 梯度下降法（gradient descent）是
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2023-12-08 16:06:48
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批梯度下降批量梯度下降的优势计算效率高：正如您可能已经猜到的，此技术的计算要求较低，因为每个样本后都不需要更新。稳定收敛：另一个优点是权重到最佳权重的收敛非常稳定。通过对数据集中每个样本的所有单独梯度进行计算和平均，我们可以得到对真实梯度的很好估计，表明损失函数的最大增加。Barch梯度下降的缺点学习速度较慢：批量梯度下降的缺点是学习过程慢得多，因为在处理了N个样本后，我们仅执行一次更新。局部极小
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2024-05-01 19:33:14
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目录1.概述2.梯度3.梯度下降算法的数学解释4.梯度下降算法实例4.1 单变量函数的梯度下降4.2 多变量函数的梯度下降5.梯度下降算法的实现5.1 梯度下降主体算法5.2 计算当前坐标对应的梯度值5.3 依据最低点坐标反推出损失值5.4 程序调用入口1.概述【说明】梯度下降算法（Gradient Descent Optimization）是神经网络模型训练最常用的优化算法（n纬问题求最优解，梯
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2024-03-25 17:01:40
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在机器学习算法中，为了优化损失函数loss function ，我们往往采用梯度下降算法来进行优化。举个例子：线性SVM的得分函数和损失函数分别为： &
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2024-03-20 18:05:17
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逻辑回归的原理请参见《机器学习之逻辑回归原理》。本篇文章对逻辑回归模型进行求解。先给出逻辑回归模型的两种形式：（形式1） ...
原创
2021-07-16 09:41:41
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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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梯度下降法的原理及例题计算参数选取的不同会影响到假设函数，在计算机中可以不断的猜测这个参数θ，我们通常会将参数的初始值设为0参数迭代的范围可以称为步长，在机器学习领域中有一个更专业的称呼叫学习率。显而易见，学习率的设置会直接影响到函数收敛的速度。在计算机中就是通过设置不同的学习率进行参数θ的迭代更新。1相关问题 梯度下降法的表达式：θ_j：=θ_j-α ∂J(θ_j )/(∂θ_j ) 形式化 G
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2024-04-12 14:48:33
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