1.找出一个附近的点来判断是不是极值点.迭代求(求最小值)(梯度下降法) 2.如果求最大值则改为正号. (梯度上升法)3.随机梯度下降法:一次处理一个样本值4.批处理梯度下降法:一次处理m个样本值
原创
2021-07-29 10:57:36
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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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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
Gradient DescentΔ\DeltaΔ 哈密顿算子初始位置
原创
2021-08-10 18:15:21
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方向导数 方向导数指的是曲面上某一点沿任意方向的变化率 我们知道在求偏导的时候，方向被限制在了坐标轴上 所以定义$u=cos\theta_i+sin\theta_j$，用来表示任意方向上的导数 方向导数:=$Duf=\lim_{t\to 0} \frac {f(x_0+tcos\theta,y_0+ ...
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2021-10-22 10:30:00
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梯度下降法nnn维平面里有mmm个点x1,x2,x3,...,xmx1,x2,x3,...,xmx_1, x_2, x_3, ..., x
原创
2022-11-02 09:49:35
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https://blog.csd即下山移动一小步之后的位置...
原创
2022-07-18 15:13:10
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对批量梯度下降法和随机梯度下降法的总结：批量梯度下降---最小化所有训练样本的损失函数，使得最终求解的是全局的最优解，即求解的参数是使得风险函数最小，但是对于大规模样本问题效率低下。随机梯度下降---最小化每条样本的损失函数，虽然不是每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向， 但是大的整体的方向是向全局最优解的，最终的结果往往是在全局最优解附近，适用于大规模训练样本情况。 关
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2024-05-29 00:52:40
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目录1. 前言2.梯度下降法3.牛顿法1. 前言在机器学习与深度学习领域中，通常需要构建模型来进行预测，而损失函数则是代表着当前模型输出的结果与真实结果之间差距的一种量化。由此可知，损失函数越小，模型训练的也就越好。梯度下降法与牛顿法是优化模型，减少损失函数值的两种基本方法，同时两者的本质都是迭代。损失函数通常会有被很多参数制约，在本文中使用 来进行表示和推理(X为向量，可以
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2024-07-16 21:46:30
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http://blog..net/sd9110110/article/details/52921141 上一次说到代价函数，代价函数的作用就是找到最优的参数使假设函数与实际值相差最小。而梯度下降法（Gradient Descent）就是找到最优参数的方法之一。 一，算法思想 1.从参数的某一
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2017-12-12 18:33:00
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梯度下降法，基于这样的观察：如果实值函数 在点 处可微且有定义，那么函数 在 点沿着梯度相反的方向 下降最快。 因而，如果 对于 为一个够小数值时成立，那么 。 考虑到这一点，我们可以从函数 的局部极小值的初始估计 出发，并考虑如下序列 使得 因此可得到 如果顺利的话...
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2013-11-10 21:36:00
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方向导数 方向导数指的是曲面上某一点沿任意方向的变化率 我们知道在求偏导的时候，方向被限制在了坐标轴上 所以定义$u=cos\theta_i+sin\theta_j$，用来表示任意方向上的导数 方向导数:=$Duf=\lim_{t\to 0} \frac {f(x_0+tcos\theta,y_0+ ...
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2021-10-22 10:30:00
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梯度下降法的选择学习率（步长）是一个重要的问题，过大的学习率可能导致不稳定的收敛甚至发散，而过小的学习率可
梯度下降法在凸优化中应用很广泛。经常使用于求凸函数极值。梯度是个向量。其形式为 一般是表示函数上升最快的方向。因此。我们仅仅须要每一步往梯度方向走一小步。终于就能够到达极值点，其表现形式为： 初始点为x0。 然后往梯度的反方向移动一小步r到x1。 再次往梯度反方向移动r到x2，... ...。终于会
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2017-04-27 21:50:00
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回归(regression)、梯度下降(gradient descent)发表于332 天前 ⁄ 技术, 科研 ⁄ 评论数 3 ⁄ 被围观 1152 次+ 本文由LeftNotEasy全部，公布于http://leftnoteasy.cnblogs.com。假设转载，请注明出处，在未经作者允许下将本...
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2015-01-25 17:11:00
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蛋蛋和你是好朋友，但是你比较霸道，总欺负蛋蛋，突然有一天你心血来潮，表示要和蛋蛋玩游戏。游戏规则如下：你
原创
2022-09-02 21:24:43
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梯度下降法（Gradient Descent）是一种常用的优化算法，用于最小化（或最大化）目标函数。在机器学习和深度学习中，梯度下降法常用于求解参数估计问题和模型训练过程中的优化问题。梯度下降法的基本思想是通过不断迭代更新参数，使得目标函数逐渐趋向于极小值（或极大值）。具体步骤如下：定义目标函数：首先，定义一个可微的目标函数，即需要最小化（或最大化）的函数。初始化参数：选择合适的初始参数值作为起点
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
