機器學習-梯度下降

根據採用的機器學習算法，明確算法模型以及損失模型之後，一個重要的問題就是調整模型參數，降低損失。 這就把機器學習的一部分問題轉換爲傳統的最優化問題。常用的方法包括： - 批量梯度下降 - 隨機梯度下降 - 牛頓法 - Adam - Adagrad - … 大部分都還不清楚，就知道名字，後續隨着學習會不斷深入。今天主要考慮最簡單的梯度下降法。 梯度，從數學的角度解釋就是導數，或者更簡單的一種解釋，在

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