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一、梯度下降算法背景

梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。

其实，梯度下降算法理解起来很简单，我们在训练模型时，随机初始化的参数肯定不是最优的，这样的参数会导致预测结果和真实结果存在一定的偏差，我们根据预测与真实之间的差异构造Loss Function，我们的任务就是找到Loss Function的最低点对应的参数（损失函数是Loss随参数变化而变化的图像），下图展示了2D和3D情形下损失函数的示意图。

二、梯度下降算法

1. 梯度下降 / 批量梯度下降（BGD）

（ps：我的理解是GD和BGD是一种算法，都是选取所有样本做Loss，或者说梯度下降是所有梯度下降算法的统称，如果我理解的有误，希望大噶多多指正~）
梯度下降算法的原理如下，L是Loss Fucntion，N是样本的数目，ε是学习率，我们可以发现梯度下降算法中，每进行一次下降操作，就需要拿全部的样

机器学习：梯度下降算法原理讲解(代码片段)

背景学习机器学习时作为基础概念。转载自：《梯度下降算法原理讲解——机器学习》1.概述梯度下降（gradientdescent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数... 查看详情

动量momentum梯度下降算法

梯度下降是机器学习中用来使模型逼近真实分布的最小偏差的优化方法。在普通的随机梯度下降和批梯度下降当中，参数的更新是按照如下公式进行的：W=W-αdWb=b-αdb其中α是学习率，dW、db是costfunction对w和b的偏导数。随机梯度下... 查看详情

梯度下降算法vs正规方程算法

梯度下降算法的大家族：①批量梯度下降：有N个样本，求梯度的时候就用了N个样本的梯度数据　　优点：准确　　缺点：速度慢②随机梯度下降：和批量梯度下降算法原理相似，区别在于求梯度时没有用所有的N歌样本数据，而... 查看详情

机器学习采用em算法求解的模型有哪些，为什么不用牛顿法或梯度下降法？(面试回答)

采用EM算法求解的模型有哪些，为什么不用牛顿法或梯度下降法？（1）概念EM算法称为期望最大化算法，分为两步，求期望和求极大值。（2）基本思想首先根据己经给出的观测数据，估计出模型... 查看详情

梯度下降算法原理讲解(代码片段)

...后都归结为求解最优化问题。在各种最优化算法中，梯度下降法是最简单、 查看详情

面试题：如何开展监督学习

...别代价函数，损失函数和目标函数的区别？随机梯度下降法、批量梯度下降法有哪些区别？LDA和PCA区别？降维的必要性和目的是什么？误差、偏差和方差的区别是啥？梯度下降法缺点批量梯度下降和随机梯... 查看详情

最小二乘法和梯度下降法有哪些区别？

为什么要比较这两种方法呢？很多人可能不知道，我先简单的介绍一下机器学习有两种，一种是监督学习，另一种是非监督学习。监督学习就是我告诉计算机你把班上同学分个类，分类标准是按照性别，男... 查看详情

梯度下降和梯度上升有啥区别？

】梯度下降和梯度上升有啥区别？【英文标题】：Whatisthedifferencebetweengradientdescentandgradientascent?梯度下降和梯度上升有什么区别？【发布时间】：2014-04-3021:42:09【问题描述】：我无法找到有关梯度上升的任何信息。任何关于梯度... 查看详情

线性回归之批量梯度下降代码实例(代码片段)

目录一.梯度下降批量梯度下降二.学习率散点图 直线拟合在学习了《机器学习》后，相信大家第一个接触的就是线性回归。可能有很多小伙伴跟我一样，一上来就一脸懵，关于线性回归为什么会使用哪些很复杂的公... 查看详情

梯度下降法介绍-黑马程序员机器学习讲义

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

面试时如何完整精确的回答动量下降法(momentum)和adam下降法的原理

...，甚至不存在等式解。所以那么这里也就有第二种方法：梯度求解，这是一种利用梯度来一步步接近最优解。其中最有名和最普遍的有批量梯度下降法(BGD),随机梯度下降法(SGD),小批量梯度下降法。上面三种梯度下降我就不再细讲... 查看详情

面试题：如何解决欠拟合

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梯度下降算法（gradientdescent)(代码片段)

近期在搞论文，须要用梯度下降算法求解，所以又一次整理分享在这里。主要包含梯度介绍、公式求导、学习速率选择、代码实现。梯度下降的性质：1.求得的解和选取的初始点有关2.能够保证找到局部最优解，由于梯... 查看详情

线性编程优化和梯度下降优化之间有什么区别？

...并在优化函数中替换这些值以获得最大值或最小值。这与梯度体面优化有何不同？任何人都可以用数学方法详细说明。这两种方法都达到了全球最大值还是最小值？哪个更好？答案线性规划找到优化该线性组合的权重。它保证可... 查看详情

关于对率回归的求解,梯度下降和解析解相比有啥特点和优势,为啥?

参考技术A梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。梯... 查看详情

深度学习优化算法之动量法[公式推导]（mxnet）(代码片段)

我们在前面的文章中熟悉了梯度下降的各种形态，深度学习优化算法之(小批量)随机梯度下降（MXNet），也了解了梯度下降的原理，由每次的迭代，梯度下降都根据自变量的当前位置来更新自变量，做自... 查看详情

梯度下降深入浅出

查看原文请点这里在看Ng的ml课程，第二课中讲的是梯度下降算法。所以把与梯度下降算法有关的数学知识复习整理了一下便于自己理解。相信在不断的深入学习中对gradientdescent将会有更深更全面的了解，到时候我将不断补充本... 查看详情

监督学习：随机梯度下降算法（sgd）和批梯度下降算法（bgd）

线性回归      首先要明白什么是回归。回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值。     假设特征和结果满足线性关系，即满足一个计算公式h(x)，这个公式的自变... 查看详情