”批量梯度下降法“ 的搜索结果

     批量梯度下降:在梯度下降的每一步中都用到了所有的训练样本。 思想:找能使代价函数减小最大的下降方向(梯度方向)。  ΔΘ = - α▽J α:学习速率 梯度下降的线性回归  线性模型的代价函数:   ...

     梯度下降是一种非常通用的算法,能够为大范围的问题找到最优解 中心思想为:迭代地调整参数从而使成本函数最小化 首先使用一个随机的θ值(随机初始化),然后逐步改进,每次踏出一步,每一步都尝试降低一点成本函数...

     首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置,由于我们不知道怎么下山,于是决定走一步算一步,也就是在每走到一个位置的时候,求解当前位置的梯度,沿着梯度的负方向,也就是当前最陡峭的...

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