θ参数更新详细计算

追梦Hocking 2023-01-13 01:55:03

课时名称课时知识点
θ参数更新详细计算θ参数更新详细计算
...全文
113 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
AI 作业
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
基于梯度下降算法的参数更新公式的推导
基于梯度下降算法的参数更新公式的推导 ​ 在前面一篇文章中写到了线性回归算法以及梯度下降算法对参数的更新： ​ θi=θi′−α∂Loss∂θ\theta_i=\theta_i^{'}-\alpha\frac{\partial Loss}{\...
参数估计的计算方法
参数估计的计算方法极大后验(MAP)及拉普拉斯逼近基于马尔可夫链的蒙特卡洛参数推断(MCMC)期望极大化(EM) （参数估计所有内容） 极大后验(MAP)及拉普拉斯逼近 极大后验估计： MAP是通过确定后验分布的极大值得到的，...
我的AI笔记_2（线性回归梯度下降法、参数更新方法）
那么得到一个目标函数Loss_function（也就是J(θ)）我们应该如何求解？这里就引入了“梯度下降”。比如下面山上有个小孩要下山，肯定要往下走（取决于你Loss_function的方向是上升还是下降）正常求“梯度”是“向上...
梯度下降和参数更新
梯度下降是在线性回归中处理不可逆目标函数时的一种有效的优化方法。它通过迭代的方式更新参数，使得损失函数逐渐最小化，从而得到较为精确的解。
梯度下降法的原理及例题计算
梯度下降法 参数选取的不同会影响到假设函数，在计算机中可以...在计算机中就是通过设置不同的学习率进行参数θ的迭代更新。 1相关问题 梯度下降法的表达式：θ_j：=θ_j-α ∂J(θ_j )/(∂θ_j ) 形式化 GD（θ_j,...
周昊的课程社区_NO_1

1

社区成员

12

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区管理员
  • 追梦Hocking
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章