建设网站和别人公司重名,编程猫加盟条件和费用,北京网络销售,深圳网络推广推荐文章目录 什么是梯度梯度下降梯度下降有什么用 什么是梯度
计算梯度向量其几何意义#xff0c;就是函数变化的方向#xff0c;而且是变化最快的方向。对于函数f(x)#xff0c;在点(xo,yo)#xff0c;梯度向量的方向也就是y值增加最快的方向。也就是说#xff0c;沿着梯度… 文章目录 什么是梯度梯度下降梯度下降有什么用 什么是梯度
计算梯度向量其几何意义就是函数变化的方向而且是变化最快的方向。对于函数f(x)在点(xo,yo)梯度向量的方向也就是y值增加最快的方向。也就是说沿着梯度向量的方向 △f(xo)能找到函数的最大值。反过来说沿着梯度向量相反的方向也就是 -△f(xo)的方向梯度减少最快能找到函数的最小值。如果某一个点的梯度向量的值为0那么也就是来到了导数为0的函数最低点(或局部最低点)了。
梯度下降
下山的路上难免会出现一会下坡一会上坡直到走到山下。 从上面的解释中就不难理解为何刚才我们要提到函数的凹凸性了。因为在非凸函数中有可能还没走到山脚而是到了某一个山谷就停住了。也就是说对应非凸函数梯度下降不一定总能够找到全局最优解有可能得到的只是一个局部最优解。然而如果函数是凸函数那么梯度下降法理论上就能得到全局最优解。
梯度下降有什么用
梯度下降在机器学习中非常有用。简单地说可以注意以下几点。
机器学习的本质是找到最优的函数。如何衡量函数是否最优?其方法是尽量减小预测值和真值间的误差(在机器学习中也叫损失值)。可以建立误差和模型参数之间的函数(最好是凸函数)。梯度下降能够引导我们走到凸函数的全局最低点也就是找到误差最小时的参数。 学习机器学习的参考资料 1书籍 利用Python进行数据分析 西瓜书 百面机器学习 机器学习实战 阿里云天池大赛赛题解析(机器学习篇) 白话机器学习中的数学 零基础学机器学习 图解机器学习算法 …
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