1樓:candy酸q糖
梯度復下降法是乙個最
優化演算法,通常也制稱為最速下降法。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(也可以沿梯度上公升方向求解極大值)。
為什麼計算函式極值用梯度下降演算法而不直接令導數為0求解
2樓:匿名使用者
並不是所有的函式都可以根據導數求出取得0值的點的, 現實的情況可能是:
1. 可以求出導數在每個點的值, 但是直接解方程解不出來,
2、計算機更加適合用迴圈迭代的方法來求極值。
機器學習梯度下降向量的問題,機器學習為什麼會使用梯度下降法
邏輯回歸 y sigmoid w x 線性回歸 y w x 也就是邏輯回歸比線性回歸多了乙個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 邏輯回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...