什麼是梯度下降
簡單地來說，多元函式的導數(derivative)就是梯度(gradient)，分別對每個變數進行微分，然後用逗號分割開，梯度是用括號包括起來，說明梯度其實乙個向量，我們說損失函式l的梯度為：
我們知道導數就是變化率。梯度是向量，和引數維度一樣。
總結梯度下降這一目前機器學習、深度學習解決最優化問題的演算法中，最核心、應用最廣的方法。所謂梯度下降，是一種基於搜尋的最優化方法，其作用是用來對原始模型的損失函式進行優化，找到使損失函式（區域性）最小的引數。
首先對梯度下降有乙個整體的印象：梯度是向量，是多元函式的導數，指向誤差值增加最快的方向。我們沿著梯度的反方向進行線性搜尋，從而減少誤差值，是為梯度下降。然後我們通過「下山」這樣的模擬場景，以及嚴謹的資料公式推導深刻理解了梯度下降演算法，並引出了學習率的概念。最後我們給出了梯度下降方法的不足和改進方法。
關於梯度下降
關於何為梯度下降 批量梯度下降 bgd 用所有資料計算梯度 隨機梯度下降 sgd 用單個資料計算梯度 小批量梯度下降 mbgd 用小部分資料計算梯度 動量梯度下降 momentum 通過結合之前的梯度動量來計算當前的梯度動量，其計算公式的實質為為前n個梯度向量的平均。常用公式如圖，其中 指代平均前1...
梯度下降 隨機梯度下降 批梯度下降
下面的h x 是要擬合的函式，j 損失函式，theta是引數，要迭代求解的值，theta求解出來了那最終要擬合的函式h 就出來了。其中m是訓練集的記錄條數，j是引數的個數。梯度下降法流程 1 先對 隨機賦值，可以是乙個全零的向量。2 改變 的值，使j 按梯度下降的方向減少。以上式為例 1 對於我們的...
梯度下降 隨機梯度下降和批量梯度下降
對比梯度下降和隨機梯度下降和批量梯度下降 之前看的知識比較零散，沒有乙個系統的解釋說明，看了一些網上的博主的分析，總結了一下自己的理解。例子這裡我參照其他博主的例子做了一些修改，首先是梯度下降 coding utf 8 import random this is a sample to simula...