梯度下降(一)--机器学习
文章目录
- 1.梯度算法介绍
- 2.特点
- 3.梯度下降的数学原理
我们开始考虑怎样优化 θ0,θ1\theta_0,\theta_1θ0,θ1,使得我们获取到最小的 J(θ0,θ1)J(\theta_0,\theta_1)J(θ0,θ1)?解决方法时我们要讨论的梯度下降算法。
1.梯度算法介绍
我们先在图上随便选一个点,环顾四周,选择下降最快的那个点,选定步伐,到达下一个点,继续前一步操作,在这个点上再选择下降最快的方向,选定步伐,在到达下一个点。一直到没法再做下去为止。
2.特点
和上图比较,梯度下降可能会有不同的局部最优解。
3.梯度下降的数学原理
解释一下算法式:
- :=:=:=表示赋值运算,相当于编程时候的=。
- α\alphaα代表学习因子,他代表梯度下降迈的步子的大小。
- 做到同时更新θ0,θ1\theta_0,\theta_1θ0,θ1
- 举例正确的写法和错误的写法
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