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机器学习之梯度下降法
梯度下降法
既然在变量空间的某一点处,函数沿梯度方向具有最大的变化率,那么在优化目标函数的时候,自然是沿着
负梯度方向
去减小函数值,以此达到我们的优化目标。
如何沿着负梯度方向减小函数值呢?既然梯度是偏导数的集合,如下:
同时梯度和偏导数都是向量,那么参考向量运算法则,我们在每个变量轴上减小对应变量值即可,梯度下降法可以描述如下:
以上就是梯度下降法的由来,大部分的机器学习任务,都可以利用Gradient Descent来进行优化。
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原文地址:https://www.cnblogs.com/gylhaut/p/9382534.html
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