python梯度下降算法算法及注意的细节
首先要明白梯度下降算法我们能干什么？什么时候可以用到梯度下降？ 我们先进行两个例子，一个二维函数问题，一个三维的现实问题： 二维函数：比如我们要求 三维现实问题：你站在一个一个的山中，你想要的去谷底，那怎么样办才能最快的到达局部谷底呢？要沿着哪个方向进行走动呢？ 然后带着问题去思考梯度下降算法。 首先你会有一个函数，比如这个函数有两个参数的函数J(θ_1，θ_2),我们需要一种算法去最小化这个函数
相关文章
- 1. 梯度下降算法
- 2. TensorFlow 梯度下降算法
- 3. 梯度下降算法——notes
- 4. 梯度下降算法SGD
- 5. 梯度下降法的优化算法
- 6. 梯度上升算法和梯度下降算法
- 7. 梯度下降法算法原理
- 8. 梯度下降算法0.618法
- 9. 初学算法——梯度下降法
- 10. 梯度降低算法的python实现
- 更多相关文章...
- • XML 注意事项 - XML 教程
- • PHP 运算符 - PHP教程
- • 算法总结-广度优先算法
- • 算法总结-深度优先算法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 梯度下降算法
- 2. TensorFlow 梯度下降算法
- 3. 梯度下降算法——notes
- 4. 梯度下降算法SGD
- 5. 梯度下降法的优化算法
- 6. 梯度上升算法和梯度下降算法
- 7. 梯度下降法算法原理
- 8. 梯度下降算法0.618法
- 9. 初学算法——梯度下降法
- 10. 梯度降低算法的python实现