梯度下降的概念和在机器学习的应用

对梯度下降公式导数的疑问
最新推荐文章于 2024-04-12 01:49:46 发布
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博客围绕梯度下降公式展开，作者对公式中导数的计算提出疑问，认为导数不应是步长除以(a1 - a0)。

梯度下降的公式是：


但是我觉得我觉得导数不应该是步长/a1-a0么？

梯度下降算法原理及其在深度学习中的应用
AI天才研究院
04-07 1191
机器学习和深度学习是当今计算机科学和人工智能领域最热门和最活跃的研究方向之一。其中,梯度下降算法作为最基础和最常用的优化算法,在机器学习和深度学习中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨梯度下降算法的原理和在深度学习中的具体应用。梯度下降算法是一种基于优化理论的迭代算法,其核心思想是沿着损失函数(目标函数)的负梯度方向不断更新参数,直到找到使损失函数最小化的参数值。具体来说,在每一次迭代中,算法计算当前参数下损失函数的梯度,然后以一定的步长沿着梯度的反方向更新参数,直到达到收敛条件。
机器学习-数学基础-梯度下降法
m0_63831189的博客
09-04 540
线性判别分析的思想可以表达为：类内小，类间大。 线性判别分析是从降维的角度出发，假如原来的样本是p维的，线性判别分析就是想把原来的样本点投影到一维的坐标轴上之后再进行分类。
Bobo老师机器学习笔记第六课-梯度下降法在线性回归中的应用
夜深人静后的码农
10-26 659
在上一篇博客中大概介绍了一下梯度下降法，那么梯度下降法在线性回归中如何更好的应用了，本篇博客做一介绍。 在BoBo老师的课程中，梯度下降法主要讲了2中，批量梯度下降法(Batch Gradient Descent)和随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)。  一、理论介绍 1、批量梯度下降法（Batch Gradient Descent） 损失函数以及未使...
理解梯度下降法
06-26
最优化问题在机器学习中有非常重要的地位，很多机器学习算法最后都归结为求解最优化问题。在各种最优化算法中，梯度下降法是最简单、最常见的一种，在深度学习的训练中被广为使用。在本文中，SIGAI将为大家系统的讲述梯度下降法的原理和实现细节问题。
机器学习中梯度下降算法的实际应用和技巧
weixin_33778544的博客
03-22 1942
当在现实生活中的遇到问题时，我们总是希望找到最佳的解决方案。制造软件产品也是一样的道理，最优化的程序才是最理想的产品。最优化意味着获得最佳输出。它既是一个数学的重要分支，也在现实生活中有着重要的作用。现代的计算机科学和人工智能科学把最优化作为一个重要的领域来研究。我们也认为人工智能的一些算法，就是模拟了人类寻求实际问题最优解的过程。例如，利用人工智能算法设计软件，配合外部的电子设备例如摄像头识别人...
机器学习——梯度下降法的应用
帅奎奎的博客
03-28 1601
  1.线性回归 目标属性与已知属性（已知属性的变形或已知属性的组合）存在一种线性关系。 h(x)=Xθh(x)= X\thetah(x)=Xθ X=[1x11x21…xn−11xn11x12x22…xn−12xn21x13x23…xn−13xn3………………………………]m×(n+1)θ=[θ0θ1θ2…θn]1×(n+1) X=\begin{bmatrix} 1&x^1_1&x^1_2& \dots &x^1_{n-1}&x^1_{n}\\ 1&x^2_1
彻底学会系列：一、机器学习之梯度下降（1）
挑大梁的专栏
03-17 1345
是一种优化算法，用于最小化一个函数的值，特别是用于训练机器学习模型中的参数，其基本思想是通过不断迭代调整参数的值，使得函数值沿着梯度的反方向逐渐减小，直至达到局部或全局最小值。学习率设置得太小，参数更新的步长就会很小，导致收敛速度缓慢，需要更多的迭代次数才能收敛到最优解，或者在达到最优解之前就提前停止。方法，选定一个经验初始值，一步步沿着梯度的反方向进行计算，使方程解尽快达到收敛，并得出最优解。学习率的是一个经验，把它设置成一个比较小的正整数，0.1、0.01、0.001、0.0001，
机器学习入门：梯度下降法.rar
07-01
在机器学习领域，梯度下降法是一种非常基础且重要的优化算法，它被广泛应用于各种模型的参数求解，包括线性回归、逻辑回归、神经网络等。本资源"机器学习入门：梯度下降法.rar"显然是针对初学者设计的一套教程，由...
GD.rar_GD算法 matlab_matlab 机器学习_matlab机器学习_机器学习_梯度下降
09-14
本资源“GD.rar”包含了MATLAB实现的梯度下降算法，是学习和理解机器学习中这一核心概念的理想工具。下面将详细阐述梯度下降的基本原理、MATLAB实现以及其在机器学习中的应用。 一、梯度下降算法概述 1. 基本原理...
机器学习——梯度下降python实现
09-10
本文将深入探讨梯度下降的概念、工作原理以及Python实现，同时结合MNIST数据集展示其在分类问题上的应用。 一、梯度下降简介 梯度下降是一种迭代算法，用于寻找函数的局部最小值。在机器学习中，这个函数通常是损失...
机器学习中的梯度下降法
人无远虑，必有近忧
03-08 7719
梯度下降是机器学习中常见优化算法之一，梯度下降法有以下几个作用：1）梯度下降是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题。2）在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，主要有梯度下降法（）和最小二乘法。3）在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。4）如果我们需要求解损失函数的最大值，可通过梯度上升法来迭代。梯度下降法和梯度上升法可相互转换。5）在机器学习中，梯度下降法主要有随机梯度下降法和批量梯度下降法。
梯度下降有关概念总结
小白的笔记本
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****偏导数的定义**** 前面已经说明，二元函数z=f(x，y)的图形一般是一张曲面，它在点(x0，y0)处对x的偏导数相当于一元函数z=f(x，y0)在点x0处的导数，在几何上，函数z=f(x，y0)的图形可看成在平面y=y0上的曲线，即曲面z=f(x，y)和平面y=y0的交线。因此，根据一元函数导数的几何意义可知，偏导数f...
【机器学习】梯度下降的概念和介绍
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本文主要介绍机器学习中的优化算法中梯度下降的一些基本概念，主要从概念和基本运算方法上进行简单的记录，便于后续自身的查找复习。
[LNU.Machine Learning.Question.1]梯度下降方法的一些理解
liu6tot的专栏
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梯度下降 梯度下降算法是一种最为常用的解决优化问题的方法，该方法每次下降的方向均为当前位置的负梯度方向，以此保证下降速度最快，从而使损失函数迅速达到最小化。 为了简化问题, 首先假设 m=1 , 对 J(θ) 求 θj 的偏导数: 考虑整个 θ , 以及全部 xi for i in range(m) python实现 import numpy as np import matplotlib....
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