Machine Learning 梯度下降

對於lost function利用梯度下降的方法實現引數調整，梯度下降在每一次迭代的過程中需要全部樣本參與，而隨機梯度法或增量梯度法在迭代中利用樣本中的乙個樣本更新引數。

梯度下降達到全域性最優：

#include #include using namespace std;

#define maxiter 2200
int main(int argc, char *argv)
;    float y[4]=;
float theta0,theta1;
float a=0.2;
theta0=0;
theta1=1.1;
float ptheta0=theta0;
float ptheta1=theta1;
//梯度下降
int iter=1;
float diff;
while(iter<=maxiter)
//if((ptheta0-theta0)*(ptheta0-theta0)+(ptheta1-theta1)*(ptheta1-theta1)<0.1) break;
//else
//iter=iter+1;
}printf("iter=%d\n",iter);
printf("theta0=%f,theta1=%f\n",theta0,theta1);
system("pause");
return exit_success;
}

#include #include using namespace std;

#define maxiter 2200
/*********************
**y=theta0+theta1x
*********************/
int main(int argc, char *argv)
;    float y[4]=;
float theta0,theta1;
float a=0.2;
theta0=0;
theta1=1.1;
float ptheta0=theta0;
float ptheta1=theta1;
//梯度下降
int iter=1;
float diff;
while(iter<=maxiter)
iter=iter+1;
}printf("iter=%d\n",iter);
printf("theta0=%f,theta1=%f\n",theta0,theta1);
system("pause");
return exit_success;
}

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