理解凸性:为什么梯度下降适用于线性回归 / 开普饭

像下山一样,找到损失函数的最低点. 毫无疑问,神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术.所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事. 为了能够理解神经网络是如何进行学习的,让我们先看看下面的图 ...

机器学习三要素上次的报告中,我们介绍了一种用于求解模型参数的迭代算法--梯度下降法.首先需要明确一点,即"梯度下降算法"在一个完整的统计学习流程中,属于什么?根据<统计学习 ...

梯度下降法是一种求函数最小值的算法.在机器学习中,预测值和实际值之间的差称为误差.将所有数据点上的所有误差加在一起时称为成本. 当然,我们希望最小化代表此成本的函数 - 成本函数. 在机器学习中梯度下 ...

> Animation of 5 gradient descent methods on a surface: gradient descent (cyan), momentum (magent ...

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(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法.这里就对梯度下降法做一个完整的总结. 1. 梯度在微 ...

%% 最速下降法图示% 设置步长为0.1,f_change为改变前后的y值变化,仅设置了一个退出条件.syms x;f=x^2;step=0.1;x=2;k=0; %设置步长,初始值, ...

机器之心报道机器之心编辑部梯度下降算法具有广泛的用途,但是关于它的计算复杂度的理论研究却非常少.最近,来自利物浦大学.牛津大学的研究者从数学的角度证明了梯度下降的计算复杂度,这项研究也入选 STO ...

梯度下降是数据科学的基础,无论是深度学习还是机器学习.深入了解梯度下降原理一定会对你今后的工作有所帮助. 你将真正了解这些超参数的作用以及处理使用此算法可能遇到的问题. 然而,梯度下降并不局限于一种算 ...

Gradient Descent - 梯度下降梯度下降法(英语:Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法. 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上 ...

本文经AI新媒体量子位(ID:QbitAI)授权转载晓查发自凹非寺梯度下降是机器学习中求最小值最常用的一种算法.尽管这种算法应用广泛,但是人们关于它计算复杂度的理论研究却寥寥无几. 在今年AC ...

理解凸性:为什么梯度下降适用于线性回归