概述 梯度下降法(Gradient Descent)是一个算法，但不是像多元线性回归那样是一个具体做回归任务的算法，而是一个非常通用的优化算法来帮助一些机器学习算法求解出最优解的，所谓的通用就是很多机器学习算法都是用它，甚至深度学习也是用它来求解最优解。所有优化算法的目的都是期望以最快的速度把模型参数θ求解出来，梯度下降法就是一种经典常用的优化算法。梯度下降法的思想 思想就类比于生活中的一些事
转载
2023-11-09 01:31:53
90阅读
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
1、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。 梯度的方向是函数f增长最快的方向，梯度的反方向是梯度下降最快的方向对于梯度下降的解释是： 比如说下山的过程中，我们不知道从哪里下山可以最快到达山脚下，这个时候求偏导，也就是求出梯度值，沿着梯度的负方向，也就是当前位置最陡峭的方向走一步，然后继续求当
自己开发了一个股票智能分析软件，功能很强大，需要的点击下面的链接获取：1.1 梯度下降法1.1.1 简介定义：梯度下降法是定义目标函数，通过误差反向传播的方法对模型参数进行调整，使得目标函数值最小，不再增长，则认为找到了一组参数，构造了模型。梯度下降法沿着误差下降速度最快的方向调整参数，一般
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
转载
2021-05-30 07:59:27
325阅读
2评论
目录1 详解梯度下降算法1.1梯度下降的相关概念复习1.2 梯度下降法的推导流程
原创
2022-10-02 19:33:32
250阅读
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinef = lambda x :(x-3)**2+2.500)y = f(x)plt.plot(x...
原创
2022-07-04 20:43:14
94阅读
并不是所有函数都有唯一的极值点代码演示梯度下降法可视化封装eta = 0.01时eta = 0.001时eta = 0.8时优化 避免死循环eta = 1.1时。
Python编程学习圈 2020-12-14前言我们有假设函数，我们有一种方法可以衡量它与数据的匹配程度。现在我们需要估计假设函数中的参数。这就是梯度下降的地方。概念想象一下，我们根据其字段绘制我们的假设函数 θ0和 θ1（实际上，我们将代价函数绘制为参数估计的函数）。我们不是绘制x和y本身，而是我们的假设函数的参数范围以及选择一组特定参数所产生的代价。我们把 θ0在x轴和 θ1在y轴上，在垂直z
转载
2021-04-04 14:19:58
253阅读
梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。 最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。 最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。 可以用于求解非线性方程组。
转载
2016-11-15 21:21:00
131阅读
2评论
# 实现“梯度下降算法 机器学习”教程
## 整体流程
首先让我们看一下整个梯度下降算法的流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化参数θ |
| 2 | 计算代价函数J(θ) |
| 3 | 计算梯度 ∇J(θ) |
| 4 | 更新参数θ |
| 5 | 重复步骤2-4，直到收敛 |
## 每一步具体操作
### 步骤1：初始化参数θ
```markd
一、 什么是梯度下降算法 首先，我们需要明确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。简而言之：梯度下降的目的就是求函数的极小值点，例如在最小化损失函数或是线性回归学习中都要用到梯度下降算法。 ##梯度下降算法作为很多算法的一个关键环节，其重要意义是不
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
679阅读
在之前的文章当中，我们一起推导了线性回归的公式，今天我们继续来学习上次没有结束的内容。上次我们推导完了公式的时候，曾经说过由于有许多的问题，比如最主要的复杂度问题。随着样本和特征数量的增大，通过公式求解的时间会急剧增大，并且如果特征为空，还会出现公式无法计算的情况。所以和直接公式求解相比，实际当中更倾向于使用另外一种方法来代替，它就是今天这篇文章的主角——梯度下降法。梯度下降法可以说是机器学习和深
原创
2021-04-29 16:19:12
716阅读
梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数$J(θ_0,θ_1)$的最小值。 梯度下降背后的思想是：开始时我们随机选择一个参数的组合$(θ_0,θ_1,......,θ_n )$，计算代价函数，然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。 我们持续这么做直到到 ...
转载
2021-09-11 18:21:00
203阅读
2评论
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，具有实现简单的优到电话有急事需要下山，但是山上的能见度很低，小明只可以根据周围的环境信息去确定...
原创
2023-07-19 15:38:16
61阅读
用途梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数 的最小值。思想梯度下降背后的思想是：开始时我们随机选择一个参数的组合，计算代价函数，然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。我们持续这么做直到到到一个局部最小值（local minimum），因为我们并没有尝试完所有的参数组合，所以不能确定我们得到的局部最小值是否便是全局最小值（global ...
原创
2021-07-06 15:34:51
412阅读
