数值优化-梯度下降法

NG的课件1，引出常用的优化方法梯度下降法(gradient descent)

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对于 ordinary least squares regression， cost function为

求最小值，意味着求导数为0的位置

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考虑只有一个样本

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这叫做LMS update rule (Least Mean Squares)

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对应所有样本的训练集合

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这种方法叫做batch gradient decent ，与之对应的在样本数目比如海量的情况下，为了计算快速，经常会每

扫描一个点就做一次update而不是扫描所有点后做一次update，对应称作stochastic gradient decent

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在逻辑回归中:

对应按照MLE观点看，最大化概率

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时间： 2024-07-29 21:57:24

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【转载】梯度下降法

梯度下降法[编辑] (重定向自最速下降法) 梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法. 目录 [隐藏] 1 描述 1.1 例子 1.2 缺点 2 参阅 3 参考文献 描述[编辑] 有关梯度下降法的描述 梯度下降法,基于这样的观察:如果实值函数  在点  处可微且有定义,那么函数 在  点沿着梯度相反的方向  下降最快. 因而,如果 对于  为一个够小数值时成立,那么 . 考虑到这一点,我们可以从函数  的局部极小值的初始估计  出发,并考虑如下序列  使得 因此可得到 如果顺利的话序列 

FISTA的由来：从梯度下降法到ISTA & FISTA

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梯度下降法

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转：梯度下降法（上升法）的几何解释

梯度下降法是机器学习和神经网络学科中我们最早接触的算法之一.但是对于初学者,我们对于这个算法是如何迭代运行的从而达到目的有些迷惑.在这里给出我对这个算法的几何理解,有不对的地方请批评指正! 梯度下降法定义 (维基百科)梯度下降法,基于这样的观察:如果实值函数  在点  处可微且有定义,那么函数 在  点沿着梯度相反的方向  下降最快. 因而,如果                         对于  为一个够小数值时成立,那么 . 考虑到这一点,我们可以从函数  的局部极小值的初始估计  出发

浅析梯度下降法

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