寻找下山之路:梯度下降法
想象置身山巅,目标是抵达山脚的最低点。环顾四周,你只能感知到脚下的坡度。此时,你会选择最陡峭的下坡方向迈出一步。重复这个过程,每一步都朝着更陡的方向前进,直至抵达山脚。
这种下山策略正是梯度下降法的精髓。每一步的下山路径,如同梯度下降的一次迭代;而脚下的坡度,则对应着函数的导数(梯度)。通过不断迭代,我们逐渐逼近函数的最低点。
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吴恩达机器学习用梯度下降法实现线性回归的MATLAB源代码
NULL 博文链接:https://roger-588.iteye.com/blog/785767
梯度下降(Gradient Decent) 主要参考资料:台大李宏毅教授的机器学习课程 B站视频 与之前我有讲过的EM算法类似,梯度下降算法同样是一个优化算法。它所要解决的问题是: 求得 θ⋆=arg
针对梯度下降在线性回归中的应用,使用python 代码手写一个梯度下降的函数,这样对梯度下降会有一个更好的了解
自编函数实现梯度下降softmax回归,程序注释清楚。
梯度下降PPT,从优化算法的发展历史来看梯度下降及其变体在机器学习中的作用,从最基础的优化讲起,逐渐深入,最后以简单的例子区分梯度下降家族各个成员。
logistic随机梯度下降问题.docx
matlab实现机器学习中随机梯度下降,数据集在uci
自己编写的随机梯度下降算法,附上房价预测数据集,感兴趣的可以看看
梯度下降法是机器学习任务中最常用的优化方法,这里是其python实现
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