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
chaoren399 博主文章分类:机器学习 ©著作权
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
本文结合实例简单介绍梯度下降算法。梯度下降用处广泛,既可以用于回归也可以用于分类,在神经网络中更是作为主流方法完成网络参数估计任务。方便起见,用二维点表示我们的训练数据集。 &n
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