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1.梯度的理解

在机器学习过程中，经常使用梯度下降方法求解损失函数的最小值。梯度的值为函数在某一点，沿着各向量方向的偏导数。沿着梯度相反的方向，函数减小最快，更容易找到函数的最小值。

2.梯度下降法的矩阵表示

函数的表达式为$h_\theta(X)=X\theta$，损失函数的表达式为$J(\theta)=\sum_{i=1}^m(h_\theta(x_i)-y_i)^2$，其矩阵表达式为$J(\theta)=\frac{1}{2}(X\theta-Y)^T(X\theta-Y)$，损失函数对于$\theta$向量的偏导数为$\frac{\partial}{\partial\theta}J(\theta)=X^T(X\theta-Y)$。

3.权重计算：使用全部样本、使用部分样本

全部样本算权重

1 h = sigmoid(dataMatrix * weights)
2 error = labelMat - h
3 weight = weight + alpah * error * dataMatrix.transpose()

一个样本算权重

1 h = sigmoid(sum(dataMatrix[i] * weights))
2 error = classLabel[i] - h
3 weight = weight + alpha * error * dataMatrix[i]

 h是sigmoid函数的值，error是算出来的值与label之间的误差，然后使用alpha系数、误差、输入更新权重的值。

此方法没有使用梯度的计算值，而是使用alpha、error、输入值，更新权重。

4.数值梯度与解析梯度

理论推导使用解析梯度，在工程计算中，常使用数值梯度进行计算。

梯度下降学习总结

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原文地址：https://www.cnblogs.com/guesswhy/p/11272935.html