梯度下降算法原理

追梦Hocking 2023-01-13 01:55:03

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梯度下降算法原理	详细讲解梯度下降算法的原理

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因此，本文的总结除了详细解释了算法的每个步骤外，还特别关注了这些步骤背后的原理，并尝试解释了书中的一些疑惑，如为什么使用梯度上升法而不是梯度下降法，以及为什么在代码实现中没有直接看到求梯度的过程。...

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！！

在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm）是最常采用的方法之一，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法，几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习...

本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法的原理，解释为什么要用梯度，最后实现一个简单的梯度下降算法的实例！ 2.梯度下降算法 2.1场景假设 梯度下降法的基本思想...

　梯度下降法　1、梯度：　在微积分里面，对多元函数参数求偏导数，把求的各参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。　梯度向量从几何意义上讲，就是函数变化增加最快的地方，沿着梯度向量的方向更容易...

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