前言 机器学习中的大部分问题都是优化问题，而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法处理，那么搞懂什么是梯度，什么是梯度下降法就非常重要！这是基础中的基础，也是必须掌握的概念！ 　提到梯度，就必须从导数（derivative…

转自  https://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51332421 1. 基本概念     方向导数：是一个数…

博文目录 1. 概述 2. 梯度下降算法 2.1 场景假设 2.2 梯度下降 2.2.1 微分 2.2.2 梯度 2.3 数学解释 2.3.1 α 2.3.2 梯度要乘以一个负号 3. 实例 3.1 单变量函数的梯度下降…

一、引言 下山问题   如下图所示，假设我们位于黄山的某个山腰处，山势连绵不绝，不知道怎么下山。于是决定走一步算一步，也就是每次选个方向往山下走一步，这样一步一步走下去，一直走到觉得我们已经到了山脚。问题是当我以一定的步…

该课程在讲到梯度下降时。有一个公式。如下图 难点就是求导过程，求导结果如下： 但老师直接给出了求导的答案。没有讲解推导过程。我便学了两天微积分的导数。试图推导该公式。若有什么不正确的地方望指正。 首先是j=0时的求导公式…

      目录 1.梯度下降直观理解解释 2.算法上的解释 3.常用的梯度下降法 4.梯度下降算法调优 5.其他优化算法对比        在求解机…

针对原始的样本（1,2） 针对线性回归的函数 y=kx 对应的损失函数是 y=2kx^2, 那我们的方向就是希望最小化这个损失函数，得到最终的k值，然后再代入到 原始的线性函数中，那具体应该如何在最小化损失函数的时候得到…

当学习率a非固定时，因为梯度下降是找的最小值，那么，在和给定的前提下，即寻找的最小值，即 进一步，如果h(α)可导，局部最小值处的α 满足： 对于该二次近似函数： 两种方法： 1、线性搜索(Line Search)（最简…

贝叶斯分类 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝…

在了解梯度下降（Gradient Descent）之前，我们先要知道有关线性回归的基本知识，这样可以进一步的加深对梯度下降的理解，当然梯度下降（Gradient Descent）并不单单只能进行回归预测，它还可以进行诸如…

本文目录 0. 说明 1. 问题背景 2. 原因分析 2.1 有没有可能是因为新数据的标签不够准确？ 2.2 是不是因为数据分布发生了变化？ 3. 举个栗子 4. (强行)理论解释 4.1 一种解释 4.2 另一种解释 …

http://ihoge.cn/2018/GradientDescent.html http://ihoge.cn/2018/newton1.html 引言 李航老师在《统计学习方法》中将机器学习的三要素总结为：模型、策…