李宏毅机器学习笔记（4）： Gradient descent
Gradient descent 1 回顾 在实际模型中，我们需要对参数进行处理，使用梯度下降法。 梯度下降过程 实际要求： θ=argmaxL(θ) L为损失函数，θ为参数 选取相应参数：θ1，θ2 随机选取初始值：θ0=θ10θ20 梯度下降： 梯度： 算法过程： Gradient：loss的等高线的法线方向 2 调节你的学习率 学习率：梯度下降的步长，也是决定学习器的学习速度 如图，如果学习
相关文章
- 1. 李宏毅机器学习笔记（4）： Gradient descent
- 2. 【笔记】机器学习 - 李宏毅 - 4 - Gradient Descent
- 3. 李宏毅《机器学习》笔记-4. Gradient Descent
- 4. 李宏毅 机器学习 -2017- Gradient Descent
- 5. 李宏毅机器学习入门学习笔记（三）Gradient Descent
- 6. 机器学习（李宏毅）lecture02学习笔记（Gradient Descent）
- 7. 李宏毅机器学习课程笔记1：Regression、Error、Gradient Descent
- 8. 李宏毅机器学习笔记---Gradient Descent
- 9. 李宏毅 机器学习笔记 Gradient Descent
- 10. 李宏毅机器学习笔记2：Gradient Descent
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
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. 李宏毅机器学习笔记（4）： Gradient descent
- 2. 【笔记】机器学习 - 李宏毅 - 4 - Gradient Descent
- 3. 李宏毅《机器学习》笔记-4. Gradient Descent
- 4. 李宏毅 机器学习 -2017- Gradient Descent
- 5. 李宏毅机器学习入门学习笔记（三）Gradient Descent
- 6. 机器学习（李宏毅）lecture02学习笔记（Gradient Descent）
- 7. 李宏毅机器学习课程笔记1：Regression、Error、Gradient Descent
- 8. 李宏毅机器学习笔记---Gradient Descent
- 9. 李宏毅 机器学习笔记 Gradient Descent
- 10. 李宏毅机器学习笔记2：Gradient Descent