有关Tensorflow梯度下降常用的优化方法分享

在本篇文章里小编给大家整理的是一篇关于python实现梯度下降算法的实例详解内容,需要的朋友们可以参考下。

机器学习中的梯度下降算法是一种常用的优化方法，本文将对该算法的原理进行详细讲解。梯度下降法通过不断迭代，沿着损失函数梯度的相反方向更新模型参数，从而使损失函数逐渐减小，实现对模型的优化。在讲解算法的过

批量梯度下降 定义:批量梯度下降的一次训练喂入训练集中的所有数据,使用所有数据来更新权重,也就是batch_size=训练集大小 算法 3. 特点 求和中的运算都是向量运算 参数的更新需要计算所有数据

包括单特征的样本的最小二乘法计算，单特征样本的梯度下降法--代数版本多特征样本的梯度下降--矩阵运算表示。在矩阵表示的梯度下降法中运用标准差归一化（可选择注释）。有比较详细的注释

Machine learning gradient descent and quasi-Newton

Machine learning linear regression gradient descent algorithm

梯度下降法C语言源程序。主要实现多项式的梯度下降迭代算法。

线性回归模型的梯度下降代码样例，用jupyternotebook打开。也可以把代码复制出来，用pycharm等工具运行。

梯度下降法源程序梯度下降法源程序，可以运行，梯度下降法是一种局部搜索能力较强的算法

机器学习过程中经常需要可视化,有助于加强对模型和参数的理解。 下面对梯度下降过程进行动图演示,可以修改不同的学习率,观看效果。 import numpy as np import matplotlib