参考来源:https://blog.csdn.net/yhao2014/article/details/51554910

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(因为在该方向上目标函数下降最快,这也是最速下降法名称的由来)。
梯度下降法特点:越接近目标值,步长越小,下降速度越慢。

paper 166:梯度下降法及其Python实现的更多相关文章

  1. 梯度下降法的python代码实现(多元线性回归)

    梯度下降法的python代码实现(多元线性回归最小化损失函数) 1.梯度下降法主要用来最小化损失函数,是一种比较常用的最优化方法,其具体包含了以下两种不同的方式:批量梯度下降法(沿着梯度变化最快的方向 ...

  2. 梯度下降法实现-python[转载]

    转自:https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e 梯度下降法,思想及代码解读. import numpy as np # Size of the points dat ...

  3. (转)梯度下降法及其Python实现

    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 ...

  4. 固定学习率梯度下降法的Python实现方案

    应用场景 优化算法经常被使用在各种组合优化问题中.我们可以假定待优化的函数对象\(f(x)\)是一个黑盒,我们可以给这个黑盒输入一些参数\(x_0, x_1, ...\),然后这个黑盒会给我们返回其计 ...

  5. 简单线性回归(梯度下降法) python实现

    grad_desc .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { bord ...

  6. 梯度下降法VS随机梯度下降法 (Python的实现)

    # -*- coding: cp936 -*- import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt # ...

  7. 梯度下降法原理与python实现

    梯度下降法(Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法. 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离 ...

  8. 最小二乘法 及 梯度下降法 运行结果对比(Python版)

    上周在实验室里师姐说了这么一个问题,对于线性回归问题,最小二乘法和梯度下降方法所求得的权重值是一致的,对此我颇有不同观点.如果说这两个解决问题的方法的等价性的确可以根据数学公式来证明,但是很明显的这个 ...

  9. 最小二乘法 及 梯度下降法 分别对存在多重共线性数据集 进行线性回归 (Python版)

    网上对于线性回归的讲解已经很多,这里不再对此概念进行重复,本博客是作者在听吴恩达ML课程时候偶然突发想法,做了两个小实验,第一个实验是采用最小二乘法对数据进行拟合, 第二个实验是采用梯度下降方法对数据 ...

随机推荐

  1. 接口自动化之cookies登录

    现在有很多网站有验证码,跳过验证码实现登录可以使用cookies登录 目录 1.requests的添加cookies的方法 2.举个栗子 1.requests的添加cookies的方法 request ...

  2. FTP 服务器搭建(基于 CentOS 7)

    参考资料: 檔案伺服器之三: FTP 伺服器 用 vsftpd 配置FTP服务器 vsftpd 的所有选项 注意,如果要所有人同时编辑 FTP 上的所有文件,可以将 vsftpd.conf 配置文件中 ...

  3. CentOS7 - 安装 VirtualBox

    参考资料 最新的可用安装包可以从这里下载 VirtualBox 是 x86 硬件虚拟化产品,功能上与 VMware Server.KVM.及 Xen 类似,但是 VirtualBox 不修改 Linu ...

  4. 有意思的B+树漫画介绍

    转载自:伯乐专栏作者/玻璃猫,微信公众号 - 梦见 漫画:什么是b+树 这一次我们来介绍 B+ 树. 一个m阶的B树具有如下几个特征: 1.根结点至少有两个子女. 2.每个中间节点都包含k-1个元素和 ...

  5. JS中设置input的type="radio"默认选中

    html: <input id="Radio1" type="radio" value="男" name="st_Sex&q ...

  6. 记一次 Json 对象转换为 Java 对象的问题

    1.描述 最近在使用 Jackson 将 Json 串转换回 Java 对象的时候遇到了 ClassCastException 错误,特此记述. 2.问题复现 问题出现的节点在于属性节点的 JavaT ...

  7. ichunqiu在线挑战--我很简单,请不要欺负我 writeup

    挑战链接: http://www.ichunqiu.com/tiaozhan/114 知识点: 后台目录扫描,SQL Injection,一句话木马, 提权,登陆密码破解 这个挑战是为像我这种从来都没 ...

  8. Numpy的基础使用

    数据分析: 是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提取出来,总结出所研究对象的内在规律 数据分析的三剑客: Numpy, Pandas, Matplotlib NumPy(Numerical Py ...

  9. 【学习总结】GirlsInAI ML-diary day-20-初识 Kaggle

    [学习总结]GirlsInAI ML-diary 总 原博github链接-day20 初识kaggle 1-注册一个账号(由于被谷歌收购,因此可能需要梯子) 2-Competition - 学会看一 ...

  10. Vue小白篇 - Vue介绍

    Vue ?啥是Vue?能干嘛? vue 的介绍 Vue 是一套用于构建用户界面的 渐进式框架 ,与其它大型框架不同的是, Vue 被设计为可以自底向上逐层应用.Vue 的核心库只关注视图层 前端三大框 ...