一：梯度下降：梯度下降本质上是对极小值的无限逼近。先求得梯度，再取其反方向，以定步长在此方向上走一步，下次计算则从此点开始，一步步接近极小值。需要注意的是步长的取值，如果过小，则需要多次迭代，耗费大量时间才能取得极小值;如果过大，则可能难以取得较为接近极小值的点，在极小值两边来回跳跃，无法接近极小值。而步长的取值往往于梯度有关，如果梯度的值较大，则步长可以取大的值，如果梯度较小，则步长应取较小值。
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2023-11-02 07:06:09
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代码和算例可以到博主github中下载：https://github.com/Airuio/Implementing-the-method-of-gradient-descent-by-using-Python-上一篇讲解了最原始的感知机算法，该算法的目的只为收敛，得到的往往不是基于样本的最佳解，梯度下降法以最小化损失函数为目标，得到的解比原始感知机算法一般更准确。梯度下降法算法原理如下图所示：基
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2023-10-14 18:59:23
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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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题目描述：自定义一个可微并且存在最小值的一元函数，用梯度下降法求其最小值。并绘制出学习率从0.1到0.9（步长0.1）时，达到最小值时所迭代的次数的关系曲线，根据该曲线给出简单的分析。代码：# -*- coding: utf-8 -*-'''遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：778463939寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！''' import numpy as npimport matplotlib.pyplot as
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2021-07-20 14:39:12
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一、通过一个例子来看梯度下降法是怎么算的函数,求解其最小值 1.求解梯度函数 2.给定初始点，计算出该点的梯度，开始迭代 3.计算初始点梯度模，判断是否满足终止条件，如果满足，得到终点。如果不满足，求得当前最优的学习率，然后迭代。 function [k ender]=steepest(f,x,e)
% 梯度下降法函数function
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2023-09-04 15:42:06
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）python数据挖掘系列教程随机梯度下降(SGD) 是一种简单但又非常高效的方法，主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如(线性) 支持向量机 和 Logistic 回归 。Stochastic Gradient Descent （随机梯度下降法）的优势:高效。易于实现 (有大量优化代码的机会)。Stochastic Gradient Descen
原创
2022-03-27 16:44:42
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在学习线性回归的时候很多课程都会讲到用梯度下降法求解参数，对于梯度下降算法怎么求出这个解讲的较少，自己实现一遍算法比较有助于理解算法，也能注意到比较细节的东西。具体的数学推导可以参照这一篇博客一、 首
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2023-10-07 14:26:07
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梯度下降法及其Python实现基本介绍梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向。梯度下降法特点：越接近目标值，步长越小，下降速度越慢。下面将通过公式来说明梯度下降法。建立模型为拟合函数h(θ) :接下来的目标是将
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2023-10-31 22:34:52
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深度学习难以在大数据领域发挥最大效果的一个原因是，在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢。而优化算法能够帮助快速训练模型，大大提高效率。一、batch 梯度下降法batch 梯度下降法（批梯度下降法，我们之前一直使用的梯度下降法）是最常用的梯度下降形式，即同时处理整个训练集。其在更新参数时使用所有的样本来进行更新。对整个训练集进行梯度下降法的时候，我们必须处理整个训练数据集，然后才能进行一步梯度下降
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2023-11-20 00:27:59
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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:=$Duf=\lim_{t\to 0} \frac {f(x_0+tcos\theta,y_0+ ...
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2021-10-22 10:30:00
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梯度下降法nnn维平面里有mmm个点x1,x2,x3,...,xmx1,x2,x3,...,xmx_1, x_2, x_3, ..., x
原创
2022-11-02 09:49:35
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https://blog.csd即下山移动一小步之后的位置...
原创
2022-07-18 15:13:10
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对批量梯度下降法和随机梯度下降法的总结：批量梯度下降---最小化所有训练样本的损失函数，使得最终求解的是全局的最优解，即求解的参数是使得风险函数最小，但是对于大规模样本问题效率低下。随机梯度下降---最小化每条样本的损失函数，虽然不是每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向， 但是大的整体的方向是向全局最优解的，最终的结果往往是在全局最优解附近，适用于大规模训练样本情况。 关
http://blog..net/sd9110110/article/details/52921141 上一次说到代价函数，代价函数的作用就是找到最优的参数使假设函数与实际值相差最小。而梯度下降法（Gradient Descent）就是找到最优参数的方法之一。 一，算法思想 1.从参数的某一
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2017-12-12 18:33:00
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梯度下降法，基于这样的观察：如果实值函数 在点 处可微且有定义，那么函数 在 点沿着梯度相反的方向 下降最快。 因而，如果 对于 为一个够小数值时成立，那么 。 考虑到这一点，我们可以从函数 的局部极小值的初始估计 出发，并考虑如下序列 使得 因此可得到 如果顺利的话...
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2013-11-10 21:36:00
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方向导数 方向导数指的是曲面上某一点沿任意方向的变化率 我们知道在求偏导的时候，方向被限制在了坐标轴上 所以定义$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
