机器学习原理，梯度就是方向

ZhangJiQun.  ZhangJiQun.  2023-01-14  133

关键词：

机器学习原理

在机器学习的核心内容就是把数据喂给一个人工设计的模型，然后让模型自动的“学习”，从而优化模型自身的各种参数，最终使得在某一组参数下该模型能够最佳的匹配该学习任务。

那么这个“学习”的过程就是机器学习算法的关键。

梯度下降法就是实现该“学习”过程的一种最常见的方式，尤其是在深度学习(神经网络)模型中，BP

...想梯度法思想的三要素：出发点、下降方向、下降步长。机器学习中常用的权重更新表达式为：，这里的λ就是学习率，本文从这个式子出发来把机器学习中的各种“梯度”下降法阐释清楚。机器学习目标函数，一般都是凸函数... 查看详情

...向量，导数+变化最快的方向(学习的前进方向)回顾机器学习收集数据xxx，构建机器学习模型fff，得到f( 查看详情

梯度下降算法能够帮助我们快速得到代价函数的最小值算法思路：以某一参数为起始点寻找下一个参数使得代价函数的值减小，直到得到局部最小值梯度下降算法：重复下式直至收敛，其中α为学习速率，表示找到局部最小... 查看详情

1梯度下降介绍我们首先随机一个点，然后沿着梯度方向的反方向寻找最低点迭代多次，直到找到局部最优（也有可能是全局最优）【线性回归问题里面，局部最优就是全局最优了】多个参数同理，分... 查看详情

机器学习100天，今天讲的是：最通俗地理解梯度下降算法！一、下山问题梯度下降算法的解释非常简单：局部下降最快的方向就是梯度的负方向！这是我们日常经验得到的，其本质的原因到底是什么呢？也许很多同学还不太清楚... 查看详情

这节课的推导真心hold不住了。按照自己的理解记下仅看明白的东西吧。或许还有第二遍、第三遍整理呢。主要讲了两个问题：学习率α如何确定？　　使用固定的学习率还是变化的学习率？　　学习率设置为多大比较好？下... 查看详情

...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Gr 查看详情

...”。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展查看详情

梯度下降机器学习优化什么是梯度下降法梯度下降（GradientDescent）是最基础的优化算法。在微积分中，梯度表示函数增长速度最快的方向。在机器学习问题中，我们的目标常常是求极大值或者极小值。梯度下降法就是沿着梯度... 查看详情

梯度下降法的作用是求到一种方案，使得拟合过程中的损失函数最小(结果可能只为局部最优值)，除此之外还有最小二乘法等方法。关于此方法详细的阐述参见：这里梯度下降法初始点的选取分为随机选取初值和自动求取初值两... 查看详情

...并不一定可解，现行回归可以当做一个特例。常规套路：机器学习的套路就是交给机器一堆数据，然后告诉它什么样的学习方式是对的（目标函数），然后让它朝着这个方向去做。如何优化：要一步步的完成迭代。目标函数：　... 查看详情

在机器学习领域，通过对特征的参数调优可以让模型的预测值更接近真实值的常见的两种方法包括最小二乘法和梯度下降方法。目前梯度下降更成为了一种解决问题的方法和思路，在集成学习和深度学习领域都有较多的应用。定... 查看详情

在解决问题中，θ可能不是一个值，可能是一个向量，所以在求导的时候可以写成求梯度的形式，求函数在每个方向上的偏导数。其实和上一节处理的问题也相似，只不过这个处理的不是一个数，是一个向量。这是一个三元... 查看详情

梯度方向：上升的方向梯度下降：沿着梯度的反方向下降，来最小化损失函数，也就是沿着梯度的反方向泰勒级数：展开式通项贝叶斯公式：后验概率=先验概率*条件概率特征值与特征向量：特征值不同，特征向量线性... 查看详情

学习目标知道全梯度下降算法的原理知道随机梯度下降算法的原理知道随机平均梯度下降算法的原理知道小批量梯度下降算法的原理上一节中给大家介绍了最基本的梯度下降法实现流程，常见的梯度下降算法有：全梯度... 查看详情

代价函数(costfunction)：弄清楚如何用最接近的直线和数据相拟合线性拟合实际上是一个最小化的问题，使代价函数（平方误差函数）最小（最小二乘法），采用梯度下降算法可将代价函数J最小化　　　　　　　　　梯度下降模拟... 查看详情

1为什么要引入Momentum上图代表了一个函数的等高线使用梯度下降的话，红色的方向是我们要走的方向。蓝色和绿色分别是两个坐标轴上对应的变化方向。这会存在一个问题，就是学习率不能太大，不然就会出现“over... 查看详情