梯度下降优化算法综述

v-k 9 0 PDF 2021-04-29 15:04:01

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c++实现的线性回归梯度下降法。线性回归的梯度下降:其实就是将梯度下降算法和代价函数相结合,最重要的是梯度下降法的导数部分。

机器学习中经典的优化算法,让loss快速达到更小,本代码在minist数据集测试分类算法,取得很好的结果。

线性回归中梯度下降法是最常用的方法,附件中包含数据和程序,简单易懂。

使用梯度下降法实现线性回归,使用的为matlab代码实现,最后生成3维gif动态演示图,演示损失函数随训练次数增加时的运行结果。代码中每个步骤都有详细注释。

Two gradient descent methods

Python implementation of batch gradient descent

GradientDescentFlow---梯度下降流串行计算

利用梯度下降法求函数极小值,或稍作修改用梯度上升法求极大值,附带测试函数

m=100000x=np.random.normal(size=m)X=x.reshape(-1,1)y=4.0*x+3.0+np.random.normal(0,3,size=m)。。。

梯度下降算法处理曲线拟合问题,线性,单极点,多极点数据均有良好的表现

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