梯度下降法的作用是求到一種方案，使得擬合過程中的損失函式最小(結果可能只為區域性最優值)，除此之外還有最小二乘法等方法。
關於此方法詳細的闡述參見->這裡
梯度下降法初始點的選取分為隨機選取初值和自動求取初值兩種方法。
梯度下降法有兩種具體的實現方法：
1.批量梯度下降法：每次向梯度的反方向移動(梯度為函式增長最快的方向，減少最快的方向為其反方向)。
2.隨機梯度下降法：輪流對分量求偏導，除求偏導的分量外其他分量設為0，向「偏導方向」的反方向移動。
關於這兩種方法具體的闡述見->這裡
機器學習之梯度下降法 梯度下降法分析
梯度下降法的基本思想是函式沿著其梯度方向增加最快，反之，沿著其梯度反方向減小最快。在前面的線性回歸和邏輯回歸中，都採用了梯度下降法來求解。梯度下降的迭代公式為 j j j j 在回歸演算法的實驗中，梯度下降的步長 為0.01，當時也指出了該步長是通過多次時間找到的，且換一組資料後，演算法可能不收斂。...
機器學習 梯度下降法
梯度下降法,一般用來求解線性回歸方程,我的理解是根據一組形如 特徵1,特徵2.結果 的資料來找到這些對應的特徵和結果之間的聯絡 例如,我們利用一組 銷量的資料判斷乙個物品的銷量和 之間的關係 我們要求的線性回歸方程可以表示為 銷量 引數 實質上其實就是找到對應的 引數 而當影響乙個結果的特徵不只有乙...
機器學習 梯度下降法
1 梯度下降法的邏輯思路 的取值影響獲得最優解的速度 取值不合適，甚至得不到最優解 是梯度下降法的乙個超引數 一般需要調參找到最適合的 太小，減慢收斂學習速度 太大，導致不收斂 2 梯度下降法的問題 3 其它1 具體實現 模擬損失函式 y x 2.5 2 1 資料集特徵值 plot x np.lin...