梯度下降

什么是梯度下降法? 梯度:  是表示模型或者函数在某个点的位置法向量,所以它的方向表示下降最快或者上升最快 损失函数                说明一下这个式子的含义: J表示给定的函数预测值和实际值Y的均方差,它反映的是预测值与实际值的一个偏离的程度.  我们是否可以用梯度下降算法来快速的无限逼近,使得J达到最小,当J达到最小的时候,那么我们这个时候的,不就是无限接近真是且理想的的那个权重么
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