小白学习课程：梯度下降算法与公式详细推导

追梦Hocking 2023-01-13 01:55:03

课程名称	适应人群
小白学习课程：梯度下降算法与公式详细推导	刚入门学习人工智能、机器学习、深度学习的小白

用最简单的、通俗的语言教会小白学会“梯度下降”算法的原理，并进行详细的公式推导，一步一步计算，代码一步一步讲解和操作，力求使小白“听得懂、学的会”

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真烦. 2021-07-18

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归一化那边是不是有点问题，第二种方法

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f503c88d546f 一位打过ACM、做过写手、玩过摄影、沉迷过游戏，近年迷上写文章的90后技术宅。内容聚焦算法，从零开始。目前涵盖Python、机器学习、算法与数据结构、数学基础、分布式相关内容，以及少量个人感兴趣的Golang内容。未来还将加入TensorFlow、PyTorch、深度学习、Kaggle比赛等内容。初衷是梳理合格优秀算法工程师所需知识点，帮入门小白找方向，因此也包含数学内容（尽管作者并非数学专长）。目前每日更新，公众号更新最早，其他平台晚1-2天。思维导图在markdown中转为jpg，pdf文章含超链接可直接跳转。入门指南、优先队列与heapq、变量灵活处理、自定义排序方案、collections工具库详解、迭代器与生成器、enumerate和zip实用技巧、迭代器高级用法、函数式编程与闭包、对象打印方法、slots、property与命名规范、装饰器系列（基础、传参、进阶）、对象与内存管理关联。搜索引擎与图书管理、中文分词算法、倒排索引、朴素贝叶斯（模型与文本分类实战）、线性回归公式推导、梯度下降法、交叉熵损失函数、tf-idf详解、KNN、Kmeans聚类（含mini-batch和kmeans++优化）、EM算法、KD-tree（与替罪羊树实现增删改查）、混淆矩阵与AUC/ROC、Apriori与FP-growth算法、决策树入门。二分法与三分法、递归与海盗分金问题、分治与归并/快速排序、归并求逆序数、栈与递归模拟、快速选择算法、双向链表实战、BFS与迷宫问题、动态规划（背包问题系列、树DP、状态压缩DP等）、并查集（含Kruskal最小生成树应用）、Prim算法、堆与优先队列核心。线性代数（行列式、逆矩阵、初等变换等）、概率统计（贝叶斯定理、概率分布、期望方差）、高等数

小白学习课程：梯度下降算法与公式详细推导国内“双一流”大学博士研究生，计算...

首先简单自我介绍一下，本人现在是国内某211大学2019级博士研究生，计算机科学与技术专业，研究方向和兴趣包括深度学习（CV）、图像处理、菌群仿生优化算法、元胞自动机等，愿与大家分享自己的学习心得！目前主要研究图像去雾算法和深度学习理论。如果要学习Machine Learning和Deep Learing，那么Gradient Descent Algorithm (梯度下降算法）是必须要掌握...

1. 方向导数方向导数：类比于函数的偏导数是函数沿坐标轴方向的变化率，方向导数是函数沿某一射线方向的变化率。定理：如果函数 f(x,y)f(x,y)f(x,y) 在点 P0(x0,y0)P_0(x_0,y_0)P0(x0,y0) 可微分，那么函数在该点沿任一方向 lll 的方向导数存在，且有 ∂f∂l∣(x0,y0)=fx(x0,y0)cos⁡α+fy(x0,y0)cos⁡β(1) \left. \frac{\partial f}{\partial l} \right|_{(x_0,y_0)} =

梯度下降法是一种用于寻找函数局部最小值的一阶迭代优化算法，核心思想非常直观，通过沿着函数当前点的梯度（即最陡上升方向）的反方向（即最陡下降方向）以小步长迭代更新参数，逐步逼近函数的最小值点。最小化一个目标函数JθJθ，其中θ{\theta}θ是我们要优化的参数向量。算法流程初始化：选择初始参数θ0{\theta}_0θ0，学习率α\alphaα，设置收敛阈值ϵ\epsilonϵ，迭代计数器k0k = 0k0。计算梯度：计算当前参数下的梯度gk∇Jθkg。

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