梯度下降法_最速下降法

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chaoren399 2021-07-29 10:57:36 博主文章分类：机器学习 ©著作权

文章标签 干货 文章分类 C/C++ 后端开发

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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)

　　梯度下降法_最速下降法_干货

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

岁月里，寒暑交替。人世间，北来南往。铭心的，云烟的。都付往事，不念，不问。

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如求函数的最小值。利用梯度下降的方法解题步骤如下：1、求梯度2、向梯度相反的方向移动，如下，其中，为步长。如果步长足够小，则可以保证每一次迭代都在减小，但可能导致收敛太慢，如果步长太大，则不能保证每一次迭代都减少，也不能保证收敛。3、循环迭代步骤2，直到的值变化到使得在两次迭代之间的差值足够小，比如0.00000001，也就是说，直到两次迭代计算出来的基本没有变化，则说明此时已经达到局部最小

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前言梯度下降法（gradient descent）是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，它是一种迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。问题抽象是上具有一阶连续偏导数的函数，要求解的无约束问题是:，其中表示目标函数的极小值点关键概念迭代：选取适当初始值，不断迭代更新的值，直至收敛梯度下降：负梯度方向是使函数值下降最快的方向，我们在迭代的每一步都以负梯度方向更新的值收敛：给定一个精度，在

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梯度下降法属于最优化理论与算法中的研究内容，本文介绍了利用MATLAB实现最速梯度下降法过程中的容易出错的几点，并附上实验代码和运行结果。为了保持简单，和避免重复劳动，关于梯度下降法的原理与算法步骤，本文不再赘述，你可以到我的资源免费下载本节的所有关于原理部分的资料。关于文中涉及到的重要函数，你可以到MATLAB文档帮助中心搜索。本节要求掌握：梯度下降法的原理；基于matlab实现梯度下降法的原理

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　　在此记录使用matlab作梯度下降法(GD)求函数极值的一个例子：　　问题设定：　1. 我们有一个$n$个数据点，每个数据点是一个$d$维的向量，向量组成一个data矩阵$\mathbf{X}\in \mathbb{R}^{n\times d}$，这是我们的输入特征矩阵。　　2. 我们有一个响应的响应向量$\mathbf{y}\in \mathbb{R}^n$。　　3. 我们将

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梯度下降用处广泛，既可以用于回归也可以用于分类给定训练集，方便起见，我们用二维点表示我们的训练数据集上图中的每一横行代表一对儿平面上的点，我们要找到一条线，来最好的拟合这些点的趋向。假设这条线的形式为y = w0+w1*x1+w2*x2+......wn*xn其中wi表示第i个系数，xi表示一个训练样本中第i维的值

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文章目录写在前面共轭梯度法代码实现标题函数定义部分函数测试画图显示效果显示方法运行方法写在前面写这篇博客是为了增加对共轭梯度的理解。最近最优化课一直在讲共轭梯度，雅克比，梯度下降啊，课上没听太懂，就课下花了点时间好好学一下，在此记录一下。这篇博客主要介绍了共轭梯度的matlab实现，代码可以运行看到效果。代码分为2个部分，第一部分代码是函数定义，第二部分代码是测试代码。共轭梯度法我是参考了下面

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