梯度下降法先随机给出参数的一组值,然后更新参数,使每次更新后的结构都能够让损失函数变小,最终达到最小即可. 在梯度下降法中,目标函数其实可以看做是参数的函数,因为给出了样本输入和输出值后,目标函数就只剩下参数部分了,这时可以把参数看做是自变量,则目标函数变成参数的函数了. 梯度下降每次都是更新每个参数,且每个参数更新的形式是一样的,即用前一次该参数的值减掉学习率和目标函数对该参数的偏导数(如果只有1个参数的话,就是导数) 为什么要这样做呢? 通过取不同点处的参数可以看出,这样做恰好可以使原来的目…

在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法.这里就对梯度下降法做一个完整的总结. 1. 梯度 在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度.比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数,求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y).对于在点(x0,y0)的具体梯度向量就是(∂f/∂x0, ∂f/∂…

在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法.这里就对梯度下降法做一个完整的总结. 1. 梯度 在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度.比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数,求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y).对于在点(x0,y0)的具体梯度向量就是(∂f/∂x0, ∂f/∂…

梯度,直观理解: 梯度: 运算的对像是纯量,运算出来的结果会是向量在一个标量场中, 梯度的计算结果会是"在每个位置都算出一个向量,而这个向量的方向会是在任何一点上从其周围(极接近的周围,学过微积分该知道甚么叫极限吧?)标量值最小处指向周围标量值最大处.而这个向量的大小会是上面所说的那个最小与最大的差距程度" 举例子来讲会比较简单,如果现在的纯量场用一座山来表示,纯量值越大的地方越高,反之则越低.经过梯度这个运操作数的运算以后,会在这座山的每一个点上都算出一个向量,这个向量会指向每个点最…

现在我们有了假设函数和评价假设准确性的方法,现在我们需要确定假设函数中的参数了,这就是梯度下降(gradient descent)的用武之地. 梯度下降算法 不断重复以下步骤,直到收敛(repeat until convergence): 其中,j=0,1表示特征索引值 对线性回归使用梯度下降法 另外,此处课程设置了线性代数的复习讲解,线性代数对ML非常重要,建议复习一下.…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 项目合作联系QQ:231469242 http://scikit-learn.org/stable/modules/sgd.html Stochasti…

梯度下降(GD)是最小化风险函数.损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路,下面从公式和实现的角度对两者进行分析,如有哪个方面写的不对,希望网友纠正. 下面的h(x)是要拟合的函数,J(theta)损失函数,theta是参数,要迭代求解的值,theta求解出来了那最终要拟合的函数h(theta)就出来了.其中m是训练集的记录条数,i是参数的个数. 1.批量梯度下降的求解思路如下: (1)将J(theta)对theta求偏导,得到每个theta对应的的梯度 (2)由于是…

机器学习基础--梯度下降法(Gradient Descent) 看了coursea的机器学习课,知道了梯度下降法.一开始只是对其做了下简单的了解.随着内容的深入,发现梯度下降法在很多算法中都用的到,除了之前看到的用来处理线性模型,还有BP神经网络等.于是就有了这篇文章. 本文主要讲了梯度下降法的两种迭代思路,随机梯度下降(Stochastic gradient descent)和批量梯度下降(Batch gradient descent).以及他们在python中的实现. 梯度下降法 梯度下降是…

上一篇我们实现了使用梯度下降法的自适应线性神经元,这个方法会使用所有的训练样本来对权重向量进行更新,也可以称之为批量梯度下降(batch gradient descent).假设现在我们数据集中拥有大量的样本,比如百万条样本,那么如果我们现在使用批量梯度下降来训练模型,每更新一次权重向量,我们都要使用百万条样本,训练时间很长,效率很低,我们能不能找到一种方法,既能使用梯度下降法,但是又不要每次更新权重都要使用到所有的样本,于是随机梯度下降法(stochastic gradient descent…

梯度下降是回归问题中求cost function最小值的有效方法,对大数据量的训练集而言,其效果要 好于非迭代的normal equation方法. 在将其用于多变量回归时,有两个问题要注意,否则会导致收敛速度小,甚至无法收敛. 1. 特征均一化(Feature Scaling) 当特征量多时,需呀使用每个特征的均值.范围来使每个特征都均一化到[-0.5, 0.5]的范围 即: f_normed = (f - f_average) / (f_max - f_min) 这样能使得cost func…