梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向（因为在该方向上目标函数下降最快，这也是最速下降法名称的由来）。梯度下降 ...
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2018-05-04 14:05:31
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声明：本文参考《 大数据：Spark mlib(三) GradientDescent梯度下降算法之Spark实现》 1. 什么是梯度下降？ 梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对 ...
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2018-03-31 14:45:03
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简述梯度下降法又被称为最速下降法(Steepest descend method)，其理论基础是梯度的概念。梯度与方向导数的关系为：梯度的方向与取得最大方向导数值的方向一致，而梯度的模就是函数在该点的方向导数的最大值。现在假设我们要求函数的最值，采用梯度下降法，如图所示：梯度下降的相关概念 在详细了... ...
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2018-01-01 21:54:50
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拟牛顿法 拟牛顿法是求解非线性优化问题最有效的方法之一。DFP、BFGS、L-BFGS算法都是重要的拟牛顿法。 求函数的根 对f（x）在Xn附近做一阶泰勒展开 f(x)=f(Xn)+f’(Xn)(x-Xn) 假设Xn+1是该方程的根 那么就得到 Xn+1=Xn-f(Xn)/f’(Xn) 通过不断迭代 ...
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2017-12-23 17:23:48
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梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向（因为在该方向上目标函数下降最快，这也是最速下降法名称的由来）。梯度下降 ...
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2017-09-22 19:04:33
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前言 以下内容是个人学习之后的感悟，如果有错误之处，还请多多包涵~ 梯度下降法 一、简介 梯度下降法(gradient decent)是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地 逼近最小偏差模型。 二、原理 梯度下降法，顾名思义，从高处寻找最佳通往低处的方向，然 ...
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2017-08-26 04:49:28
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2017-06-21 18:55:20
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在效率上，共轭方向法位于最速下降法和牛顿法之间。它具有特性：对于n维二次型问题，能够在n步之内得到结果；共轭梯度法不需要计算海森矩阵；不需要求逆； 共轭方向： Q为n阶实对称矩阵，对于方向 d(0), d(1),... , d(m), 如果对于所有的 i 不等于 j ，有 d(i)TQd(j)=0， ...
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2016-12-04 23:08:40
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今天课上主要讲的是梯度下降算法。 上一次老师留了梯度下降算法求解线性回归的作业。大部分用java和C++实现的。 笔记也主要来自课程ppt，老师课程的ppt也主要参考的斯坦福吴恩达老师的讲义。 梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯 ...
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2016-12-01 01:34:52
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最速下降法/steepest descent，牛顿法/newton，共轭方向法/conjugate direction，共轭梯度法/conjugate gradient 及其他 拟牛顿法/Quasi-Newton，DFP算法/Davidon-Fletcher-Powell，及BFGS算法/Broyd ...
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2016-11-08 17:20:09
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