梯度下降法

神經網路學習筆記(三) 梯度下降法

梯度下降法 在上一張,我們學習過了LMS演算法,就是利用了著名的梯度下降法,但是LMS演算法只是一種特殊的實現,是均方差這個特定函式的梯度下降,這次我們來看一下梯度下降對普通函式求極值的一些應用。 我們來試一下二次函式的極值點求法。 首先我們建立一個二次函式: y=x^2 2*x 這個極值大家應該知 […]

線性迴歸最小二乘法和梯度下降法

問題描述 首先我們定義問題,線性迴歸要解決的問題就是根據給出的資料學習出一個線性模型。 例如我們最常說的身高和體重的關係,以及房屋面積和房價的關係,這裡給出一個瑞典汽車保險資料集 資料集 可以直接複製出來用 兩列分別表示 索賠要求數量 對所有索賠的總賠付,以千瑞典克朗計 資料前五行 108 392, […]

機器學習通俗入門-使用梯度下降法解決最簡單的線性迴歸問題

動機 一直以來,使用機器學習的演算法都是用他人寫好的類庫,總覺得雲裡霧裡的,弄不清楚到底怎麼回事。今天實現了一個最簡單的線性迴歸分析,覺得收貨很大。紙上得來終覺淺,絕知此事要躬行。 迴歸分析 資料 假設有一組資料,知道自變數和因變數的值,如下例: 3.0000 10.0000 3.1000 10.3 […]

淺談對梯度下降法的理解

淺談梯度下降法   如果讀者對方向導數和梯度的定義不太瞭解,請先閱讀上篇文章《方向導數與梯度》。   前些時間接觸了機器學習,發現梯度下降法是機器學習裡比較基礎又比較重要的一個求最小值的演算法。梯度下降演算法過程如下: 1)隨機初始值; 2)迭代,直至收斂。表示在處的負梯度方向,表示學習率。   在 […]