梯度下降算法推导(笔记)
2017-10-09 21:55
218 查看
一直对ML中各种数学推导有些云山雾罩,所以打算整理一下这些常见的推导公式。有幸有高人的博客可以参考,个人感觉比李航书上的推导更详细。
1.梯度下降是ML中应用最广泛的用于求解模型参数的算法(类似算法还有牛顿法、拟牛顿法、共轭方向、共轭梯度法等)。原理主要是对损失函数的每一个函数求导,并利用负梯度对权值w进行更新。
1.梯度下降是ML中应用最广泛的用于求解模型参数的算法(类似算法还有牛顿法、拟牛顿法、共轭方向、共轭梯度法等)。原理主要是对损失函数的每一个函数求导,并利用负梯度对权值w进行更新。
相关文章推荐
- 深度学习笔记——理论与推导之概念,成本函数与梯度下降算法初识(一)
- CTC学习笔记(二) 训练和公式推导
- 机器学习入门学习笔记:(一)BP神经网络原理推导及程序实现
- [置顶] 吴恩达机器学习笔记——softmax回归概率模型推导
- 学习卡尔曼滤波推导笔记系列(2)
- python 学习笔记3(循环方式;list初始化;循环对象/生成器/表推导;函数对象;异常处理)
- python学习笔记——列表推导 list comprehension
- Deep Learning论文笔记:CNN卷积神经网络推导和实现
- 卡尔曼滤波从应用到推导 -- kalman学习笔记
- CS224n笔记二之word2vec与softmax推导
- GMM:高斯混合模型的数学推导笔记(下)
- (斯坦福机器学习课程笔记)用广义线性模型推导softmax
- python入门笔记--循环(for...range\enumerate\zip)、列表推导
- 吴恩达老师深度学习视频课笔记:逻辑回归公式推导及C++实现
- 吴恩达老师深度学习视频课笔记:单隐含层神经网络公式推导及C++实现(二分类)
- Python学习笔记2:构造序列:列表推导和生成器表达式
- 机器学习笔记(一):梯度下降算法,随机梯度下降,正规方程
- Logistic回归Cost函数和J(θ)的推导(二)----梯度下降算法求解最小值
- Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现
- 深度学习笔记——理论与推导之Structured Learning【NLP】(十二)