機器學習為什麼會使用梯度下降法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

1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。

2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

3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

4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

利用梯度下降法求解為什麼損失值先下降一段時間，後逐漸上升

5樓：匿名使用者

梯度下降法(gradientdescent)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。

機器學習實戰筆記梯度下降跟梯度有關嗎

6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

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？

7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。