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
SVM之前就做过总结（支持向量机），其中详细说明了SVM的推导过程和实现，也就是主流的解释，数学推导过程比较严谨。但是总有一种感觉，与其他机器学习算法相比，SVM好像是一个不一样的存在，最近看了李宏毅老师对SVM的解释，了解SVM与其他机器学习算法的一致性。本文不会涉及到SVM原理的推导，而是从另一个角度来分析SVM，并且引入了两个最核心的概念就是hinge loss和kernel trick，最
梯度下降法 ：就是我们在对于一个代价函数求出适合的参数值的时候经常使用的方法，首先 J (thete1,…,theten) 我们要使得这个函数最小化，就需要不断去逼近这些 thete 值，我们需要深刻理解导数、偏导数这些东西才能知道其中的原理，比如说导数是一个函数沿着x轴正方向的变化率，在偏导数中 对于一个变量 xi 对它的偏导数就着这个方向增长的最大变化率，所以在使用梯度下降的时候需要向反方向下
常见的梯度下降法的变式 1 SGD 随机梯度下降 随机梯度下降法是梯度下降法的一个小变形，就是每次使用一批（batch）数据进行梯度的计算，而不是计算全部数据的梯度，因为现在深度学习的数据量都特别大，所以每次都计算所有数据的梯度是不现实的，这样会导致运算时间特别长，同时每次都计算全部的梯度还失去了一些随机性，容易陷入局部误差，所以使用随机梯度下降法可能每次都不是朝着真正最小的方向，但是这样反而容易
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2024-03-26 09:15:58
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原文链接:http://ihoge.cn/2018/GradientDescent.html最近在看机器学习相关的基础算法原理,意外发现一个大神的分享网页,简洁并且语言精炼,思路很清楚,仔细研究会对算法原理有新的理解,另外还有代码分享,可以手码.引言李航老师在《统计学习方法》中将机器学习的三要素总结为：模型、策略和算法。其大致含义如下：模型：其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条...
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2021-09-01 16:13:48
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinef = lambda x :(x-3)**2+2.500)y = f(x)plt.plot(x...
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2022-07-04 20:43:14
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其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。书的购买链接书的勘误，优化，源代码资源导言最优化问题在机器学习中有非常重要的地位，很多机器学习算法最后都归结为求解最优化问题。在各种最优化算法中，梯度下降法是最简单、最常见的一种，在深度学习的训练中被广为使用。
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2023-01-17 14:49:35
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梯度下降法是一种求函数最小值的算法。在机器学习中，预测值和实际值之间的差称为误差。将所有数据点上的所有误差加在一起时称为成本。当然，我们希望最小化代表此成本的函数 - 成本函数。在机器学习中梯度下降是什么意思呢?通过使用称为反向传播的技术来训练神经网络。梯度下降是反向传播的一个非常重要的部分。梯度下降法是一种非常流行的方法来调整机器学习模型的参数，以达到最小的误差状态。机器学习算法是告诉机器学习数
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2024-03-26 16:00:50
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参考： https://yjango.gitbooks.io/superorganism/content/ti_du_xia_jiang_xun_lian_fa.htmlhttps://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650720663&idx=3&sn=d9f671f77be23a148d1830448154a
6.梯度下降？①梯度下降是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题；②在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，主要有梯度下降（Gradient Descent）和最小二乘法。③在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值；④如果需要求解损失函数的最大值，可以通过梯度上升法来迭代。梯度下降法和梯度上升法可相互转换；⑤在机器学习中，梯度下降法
SGD（随机梯度下降）详解名词解释SGD vs BGD效率方面优化方面SGD优势SGD劣势 名词解释名词定义original-loss整个训练集上的lossminibatch-loss在一个mini batch上的lossBGD最原始的梯度下降算法，为了计算original-loss上的梯度，需要使用训练集全部数据SGD（近似）计算original-loss梯度时，只使用一个mini batch
CS299课程的笔记为什么梯度方向下降最快方向导数定义：函数在某一特定方向上的
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2022-08-04 22:00:31
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在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。一般线性回归函数的假设函数为： 对应的损失函数为：&nb
首先是对感知器的简单回顾，假设现有的训练集为 D，共有 n 个训练数据，每个数据都有 m 个输入特征和一个输出标签。一个 epoch 就是遍历一次整个训练集，对于每一个训练数据，都计算其预测、计算误差、更新参数。 在一个 epoch 中，每次针对一个训练数据进行参数更新的方法，称为在线方法或者随机梯度下降；而在一个 epoch 中将参数在每个训练数据上需要更新的值记录下来，最后叠加在一起再对参数
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2024-03-07 10:05:55
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一文了解梯度下降算法
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2021-07-07 09:57:19
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梯度下降算法是工业中最常用的机器学习算法之一，但也是很多新手难以理解的算法之一。
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2021-07-19 10:51:07
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介绍梯度下降算法是工业中最常用的机器学习算法之一，但也是很多新手难以理解的算法之一。如果你刚刚接触机器学习，那么梯度下降算法背后的数学原理是比较难理解的。在本文中，我将帮助你了解梯度下降算法背后的工作原理。我们会了解损失函数的作用，梯度下降的工作原理，以及如何选择学习参数。什么是损失函数它是一个函数，用于衡量模型对任何给定数据的性能。损失函数将预测值与期望值之间的误差进行量化，并以单个实数的形式表
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2021-01-05 14:51:41
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之前一直以为线性回归和梯度下降是一回事，直到今天看了吴恩达老师的课才发现这原来是两个概念，虽然有点接近。 先来谈谈线性回归，线性回归是机器学习中的一大类问题的统称，一般就是预测问题。举个栗子，我手上有某地区的房价信息，我想靠这些信息来预测该地区未来的房价变化趋势。我可以先做一个类似于这样的坐标图， （因为图片是复制来的，所以只看左上角的二维坐标就好了） 这条曲线大致满足一个关系：hθ（xi)
随机梯度下降法1. 概念 那个梯度值准确的求出来。 那么通过推导的这个公式可以看出来，要想求出这个准确的梯度来，在这个式子中每一项都要对所有的样本（ 个）进行一下计算，前面是有一个求和计算的，那么这样的一个下降法通常又叫做批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）。也就是说，每一次计算的过程都要将样本中所有的信息批量的进行计算，但是这显然就带来了一个问题，如果我们的 个样
*一. 梯度*被优化的函数称为目标函数、准则、代价函数以及损失函数。 在《微积分》中，大家都用过导数，函数在某个点的导数代表的是f(x)在该点处的斜率。而梯度是函数相对于一个向量求导，细分到向量的各成员上，就是对各成员求偏导。梯度表示为优化通常是将目标函数最小化或者最大化。在机器学习中，优化更通常是使损失函数（对有监督来说，输出和label的误差）最小化。 梯度优化的原则： ϵ表示著名的学习
