梯度下

近端梯度法(Proximal Gradient Method, PG)

近端梯度法(Proximal Gradient Method ,PG) 演算法簡介   近端梯度法是一種特殊的梯度下降方法,主要用於求解目標函式不可微的最優化問題。如果目標函式在某些點是不可微的,那麼該點的梯度無法求解,傳統的梯度下降法也就無法使用。PG演算法的思想是,使用臨近運算元作為近似梯度,進 […]

梯度反方向是函式值區域性下降最快的方向

很多機器學習的訓練演算法都是利用梯度下降,朝著梯度的反方向變動,函式值下降最快。 導數 導數可以表示函式曲線上的切線斜率。 除了切線的斜率,導數還表示函式在該點的變化率。 導數代表了在自變數變化趨於無窮小的時候,函式值的變化與自變數變化的比值代表了導數,幾何意義有該點的切線。物理意義有該時刻的(瞬時 […]

梯度概念

一、基本概念 梯度下降法,就是利用負梯度方向來決定每次迭代的新的搜尋方向,使得每次迭代能使待優化的目標函式逐步減小。梯度下降法是2範數下的最速下降法。 最速下降法的一種簡單形式是:x(k 1)=x(k)-a*g(k),其中a稱為學習速率,可以是較小的常數。g(k)是x(k)的梯度。 二、導數 (1) […]

梯度提升樹GBDT原理

1.模型 提升方法實際採用加法模型(即基函式的線性組合)與前向分佈演算法。以決策樹為基函式的提升方法稱為提升樹(boosting tree)。對分類問題決策樹是二叉分類樹,對迴歸問題決策樹是二叉決策樹。提升樹模型可以表示為決策樹的加法模型: 其中,表示決策樹;為決策樹的引數;M為樹的個數 2.學習過 […]