1樓:匿名使用者
函式的抄
梯度是指它在這一點處增長最快的方向,顯然負梯度方向就是下降最快的方向。
梯度下降方向就是和負梯度方向的夾角小於90度的方向,也就是和負梯度方向的內積小於0,沿著梯度下降方向移動,函式的值會減小。
因此最小化一個函式的通常做法是:從某一點出發,找到該點的梯度下降方向)沿著這個方向移動一定的距離。不斷迭代,直到滿足終止準則。
目前幾乎所有的機器學習求解演算法都是基於梯度下降的,例如owlqn、sgd、async-sgd等
機器學習 為什麼會使用梯度下降法
2樓:匿名使用者
梯度下降法是一個最優化演算法,通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一,雖然現在已經不具有實用性,但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的,最速下降法越接近目標值,步長越小,前進越慢。
梯度下降法可以用於求解非線性方程組。
顧名思義,梯度下降法的計算過程就是沿梯度下降的方向求解極小值(也可以沿梯度上升方向求解極大值)。
表示梯度方向上的搜尋步長。梯度方向我們可以通過對函式求導得到,步長的確定比較麻煩,太大了的話可能會發散,太小收斂速度又太慢。一般確定步長的方法是由線性搜尋演算法來確定,即把下一個點的座標看做是ak+1的函式,然後求滿足f(ak+1)的最小值即可。
因為一般情況下,梯度向量為0的話說明是到了一個極值點,此時梯度的幅值也為0.而採用梯度下降演算法進行最優化求解時,演算法迭代的終止條件是梯度向量的幅值接近0即可,可以設定個非常小的常數閾值。
3樓:不是7個漢字嗎
機器學習問題中涉及到大量優化問題,很多時候難以直接使偏導取零來得到最優解,這個時候就需要梯度下降法及其衍生模型來迭代地取得最優解了。
機器學習 吳恩達 為什麼線性迴歸和邏輯迴歸的梯度下降演算法一樣
4樓:萌比喲
邏輯迴歸:y=sigmoid(w'x)
線性迴歸:y=w'x
也就是邏輯迴歸比線性迴歸多了一個sigmoid函式,sigmoid(x)=1/(1+exp(-x)),其實就是對x進行歸一化操作,使得sigmoid(x)位於0~1
邏輯迴歸通常用於二分類模型,目標函式是二類交叉熵,y的值表示屬於第1類的概率,使用者可以自己設定一個分類閾值。
線性迴歸用來擬合資料,目標函式是平法和誤差
5樓:努力向前
這個是通過求導求出來的,只是兩個目標函式的導數一樣罷了
機器學習,邏輯迴歸梯度下降
6樓:匿名使用者
梯度下降本身就容易收斂於鞍點,這個是否是因為收斂於鞍點造成了效果不好
7樓:匿名使用者
其實差別不是一
copy星半點的,我們首先bai來看外觀上車
du身尺寸,a6l的尺寸要zhi比a4l的尺寸要大一些,dao兩款車相比就差了200毫米之多,不管是長寬高,奧迪a6l都有著很大的優勢。而且看上去非常的厚重沉穩。並且就舒適性而言的話,兩款車雖然都已經發揮到極致,但是a4l和a6l相比之下還是有不足之處的a6l的底盤會更加結實一些,而且隔音效果明顯比a4l要好的多。
內飾上不是很先進,但是新車a6l內飾可是10分的驚豔的。值得一提的是a6l的中控0有伸縮功能,而a4l的中控屏只能固定在那裡不能動,所以a6l的科技感也是十足的。動力上兩款車主打2.
0t的排量,但是a6l6-配置,不管是a4l還是a6l兩款都帶4驅系統,而且底盤調校都是挺好的,操控性很強,但是在**上a4l**在22~40萬區間,a6l就在35萬到75萬之間。
8樓:匿名使用者
下圖是f(x) = x2+3x+4 的函式影象,這是初中的一元二次函式,它的導數為g(x) = f』(x) = 2x+3。我們很明確的知道,當x = -1.5時,函式取得最小值。
9樓:匿名使用者
有一隻小章魚愛上了他心愛的姑娘,
於是他伸出了一隻手,
又伸出了一隻手,
又伸出了一隻手,
又伸出了一隻手......
終於用八隻手緊緊抱住了他喜歡的姑娘。
機器學習梯度下降 向量的問題
10樓:紫月開花
邏輯迴歸
:y=sigmoid(w'x)
線性迴歸:y=w'x
也就是邏輯迴歸比線性迴歸多了一個sigmoid函式,sigmoid(x)=1/(1+exp(-x)),其實就是對x進行版歸一化操作,使得權sigmoid(x)位於0~1
邏輯迴歸通常用於二分類模型,目標函式是二類交叉熵,y的值表示屬於第1類的概率,使用者可以自己設定一個分類閾值。
線性迴歸用來擬合資料,目標函式是平法和誤差
梯度下降演算法是屬於迴歸問題的一部分麼?是所有機器學習線性迴歸都是梯度演算法嗎?
11樓:匿名使用者
梯度下復
降法是一個最優化演算法制,通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一,雖然現在已經不具有實用性,但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的,最速下降法越接近目標值,步長越小,前進越慢。
梯度下降法(gradient descent)是一個最優化演算法,通常也稱為最速下降法。
常用於機器學習和人工智慧當中用來遞迴性地逼近最小偏差模型。
顧名思義,梯度下降下法的計算過程就是沿遞度下降的方向求解極小值(也可以沿遞度上升方向求解極大值)。
其迭代公式為
,其中代表梯度負方向,
表示梯度方向上的搜尋步長。梯度方向我們可以通過對函式求導得到,步長的確定比較麻煩,太大了的話可能會發散,太小收斂速度又太慢。一般確定步長的方法是由線性搜尋演算法來確定,即把下一個點的座標ak+1看做是的函式,然後求滿足f(ak+1)的最小值的 即可。
因為一般情況下,梯度向量為0的話說明是到了一個極值點,此時梯度的幅值也為0.而採用梯度下降演算法進行最優化求解時,演算法迭代的終止條件是梯度向量的幅值接近0即可,可以設定個非常小的常數閾值。
機器學習可以代替人類學習嗎，機器學習和人類的區別是什麼
機器學習是，經過大量資料訓練以及演算法優化以後，計算機可以得出更貼合人常識的結論。人類學習是，通過接觸環境或者知識來的 也可以說是 資料 得出自己的結論。人類也有自己的 演算法 每個人興許還不怎麼相同，這換成另一個名詞可能叫做 天賦 機器學習就像是特定環境下的人類學習，譬如圍棋。事實證明，經過訓練以...
深度學習和機器學習的區別是什麼，AI，機器學習和深度學習之間的區別是什麼
兩者不是同一個level上的，深度學習是機器學習的一種。最近火的發紫的深度學習實際上指的的深度神經網路學習，普通神經網路由於訓練代價較高，一般只有3 4層，而深度神經網路由於採用了特殊的訓練方法加上一些小trick，可以達到8 10層。深度神經網路能夠捕捉到資料中的深層聯絡，從而能夠得到更精準的模型...
互動式機器學習有哪些成果，互動式機器學習有哪些最新成果
哈哈，看看國外計算機類期刊ci,ai等近期發表的關於影象處理和機器視覺的文章吧。大一計算機學生如何學習機器學習 可以多看copy看機器學 習的bai書籍進行學習，機器學du習 machine learning,ml 是一門多領域zhi交叉學科，涉及概率論dao 統計學 逼近論 凸分析 演算法複雜度理...