梯度下降

最新推荐文章于 2025-04-18 12:15:36 发布
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博客围绕梯度下降展开，但内容提及‘补补’，推测后续会详细阐述梯度下降相关知识，梯度下降是信息技术领域重要概念，在机器学习等方面有广泛应用。

 待补

【人工智能数学基础—微积分】深入详解梯度与梯度下降：掌握梯度下降法及其变种及模型参数的优化
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
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3）计算恩格尔系数对于上一节中的得到的汇总数据，我们首先需要计算学生的总消费金额，具体如下：#使用sum()方法 #指定axis=1，表示对每一行的数据进行加总，默认为0 #将计算的结果赋值到‘总计’列 card_group['总计']=card_group.sum(axis=1,skipna=False)得到了汇总结果，接下来就好处理了，仅需要用食堂消费除以总消费即可得到每一个人的恩格尔系数：c...
梯度下降及具体计算方式
翻墙的老王
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阅读目录 1. 批量梯度下降法BGD2. 随机梯度下降法SGD3. 小批量梯度下降法MBGD4. 总结 　　在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 　　下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 　　一般线性回归函数的假设函数为： h θ =∑ n j=0 θ j
梯度下降算法原理讲解——机器学习
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详细来讲讲梯度下降算法的原理，感受数学和程序的魅力吧！！
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批量梯度下降适合小数据集，计算精确，但更新缓慢。随机梯度下降更新快，适合大数据集，但波动较大。小批量梯度下降兼顾两者的优点，广泛应用于深度学习。动量梯度下降和Nesterov加速梯度用于加速收敛。自适应梯度下降法适合处理更复杂的优化问题，在现代机器学习中应用广泛，如 Adam 是目前深度学习中的标准选择。随机梯度下降（SGD）：修改为每次只使用一个样本更新。小批量梯度下降（Mini-batch GD）：修改为每次使用一个小批量样本更新。动量法：引入动量v来加速收敛。
一文搞懂梯度下降
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梯度 在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y)。对于在点(x0,y0)的具体梯度向量就是(∂f/∂x0, ∂f/∂y0)T.或者▽f(x0,y0)，如果是3个参数的向量梯度，就是(∂f/∂x, ∂f/∂y，∂f/∂z)T,以此类推。 那么这个梯度向量求出来有什么意义呢？他的意义从几何意义上讲，就是函数变化增加最快的
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梯度下降（Gradient Descent）是一种一阶优化算法，用于在参数空间中找到使目标函数取得最小值的参数。其核心思想是：沿着目标函数梯度的反方向（即下降最快的方向），以一定的步长更新参数，直到达到最小值。
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