梯度下降法

梯度下降法

是乙個一階

最優化演算法

，通常也稱為

最速下降法

。我之前也沒有關注過這類演算法。最近，聽史丹福大學的機器學習課程時，碰到了用梯度下降演算法求解線性回歸問題，於是看了看這類演算法的思想。今天只寫了一些入門級的知識。

我們知道，函式的曲線如下：

程式設計實現：c++ code

[cpp]view plain

copy

/** @author:鄭海波

* blog.csdn.net/nuptboyzhb/

* 2012-12-11

*/#include 

#include 

using

namespace

std;  

intmain()  

y0=y1;//更新迭代的結果

}  cout<

<

cout<

<

return

0;  

}  //執行結果

//min(f(x))=-0.25

//minx=1.5

//press any key to continue

問題：

迭代步長alpha為什麼要選擇0.5？？選擇其他的值可以嗎？它的取值與迭代的次數、收斂性及結果的準確性有何關係？如果選擇alpha的值？下次好好的**。

梯度下降法和隨機梯度下降法

批量梯度下降法 batch gradient descent 在更新引數時使用所有的樣本來進行更新 隨機梯度下降法 stochastic gradient descent 求梯度時沒有用所有的m個樣本的資料，而是僅僅選取乙個樣本j來求梯度。小批量梯度下降法 mini batch gradient d...

梯度下降法

回歸 regression 梯度下降 gradient descent 發表於332 天前 技術,科研 被圍觀 1152 次 前言 這個系列主要想能夠用數學去描述機器學習，想要學好機器學習，首先得去理解其中的數學意義，不一定要到能夠輕鬆自如的推導中間的公式，不過至少得認識這些 式子吧，不然看一些相關...

梯度下降法

梯度下降法 gradient descent 或最速下降法 steepest descent 是求解無約束最優問題的一種常用的方法，實現簡單。梯度下降法是迭代演算法，每一步需要求解目標函式的梯度。假設f x 是rn 上具有一階連續偏導數的函式。求解的約束最優化問題是 min x rn f x 梯度下...