梯度下降演算法，參考edwin《最優化導論》8.2章節，演算法採用go語言實現。
此處演算法仍然存在疑惑，主要是獲取梯度下降時如何確定步長，即使採用割線法獲取最優步長，那麼割線法的初始值又如何確定？？
下面程式中雖然採用了牛頓法獲取極值，但非常依賴初始取值範圍！！
/*****************************************
* filename : grad.go
* author : fredric
* date : 2017.09.01
* note : 梯度演算法
* history :
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*/package grad
import(
"fmt"
"math")
//無法採用牛頓方法求得極值，主要原因在於無法確定初始值，造成導數偏差很大
func _get_argmin_newton(x1, x2, x3, grad_x1, grad_x2, grad_x3 float64) float64
return (a0 + a1)/2}
//採用常量方式求極值
func _get_argmin_const(x1, x2, x3, grad_x1, grad_x2, grad_x3 float64) float64
func dogradalgorithm()
}
最優化 梯度下降法
最優化問題就是求解函式極值的問題，包括極大值和極小值，幾乎所有機器學習演算法歸根到底都是在求解最優化問題。在高等數學 微積分中有求極值統一的思路 找函式導數等於0的點，只要函式可導我們就可以用這種方法。在機器學習中我們一般求函式的極小值，若求極大值我們只需要整體加負號。有些時候我們會對優化變數x有約...
最優化方法 梯度下降
梯度下降 實現梯度下降 線性回歸中的梯度下降 隨機梯度下降 相關 即呼叫 一 概念 梯度下降 gradient descent,gd 不是乙個機器學習演算法，而是一種基於搜尋的最優化方法。梯度下降 gradient descent,gd 優化演算法，其作用是用來對原始模型的損失函式進行優化，以便尋找...
最優化演算法（一） 梯度下降法
梯度下降法的目標是 此時輸入 目標函式f x 梯度函式g x 精度e 輸出 f x 的極小點 1 取初始值 2 計算 3 計算梯度值更新，k k 1。注意 一般當目標函式為凸函式時，梯度下降法為全域性最優解，對於複雜函式並不一定。對於梯度下降有兩種實現方法 批量梯度下降 每次遍歷所有的樣本取最小化所...