李宏毅機器學習筆記2：Gradient Descent
梯度下降 求θ1, θ2使損失函數最小。 梯度下降方向：沿着等高線的法線方向。 梯度下降要點 1. 調整你的學習率 使損失函數越來越小 Adaptive Learning Rates 2.Adaptive Learning Rates 2.1 Adagrad 等價於 因爲： （所有導數的平方的均值，再開根號） 造成反差的效果 2.2 Stochastic Gradient Descent 一次只使
相關文章
- 1. 李宏毅 機器學習 -2017- Gradient Descent
- 2. 李宏毅機器學習入門學習筆記（三）Gradient Descent
- 3. 機器學習（李宏毅）lecture02學習筆記（Gradient Descent）
- 4. 李宏毅機器學習課程筆記1：Regression、Error、Gradient Descent
- 5. 李宏毅機器學習筆記---Gradient Descent
- 6. 李宏毅 機器學習筆記 Gradient Descent
- 7. 李宏毅機器學習筆記（3）—Gradient Descent
- 8. 【李宏毅】機器學習 筆記03（Tips of gradient descent）
- 9. 李宏毅機器學習筆記六——Gradient Descent
- 10. 【課程筆記】李宏毅機器學習[3]：Gradient Descent
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 李宏毅 機器學習 -2017- Gradient Descent
- 2. 李宏毅機器學習入門學習筆記（三）Gradient Descent
- 3. 機器學習（李宏毅）lecture02學習筆記（Gradient Descent）
- 4. 李宏毅機器學習課程筆記1：Regression、Error、Gradient Descent
- 5. 李宏毅機器學習筆記---Gradient Descent
- 6. 李宏毅 機器學習筆記 Gradient Descent
- 7. 李宏毅機器學習筆記（3）—Gradient Descent
- 8. 【李宏毅】機器學習 筆記03（Tips of gradient descent）
- 9. 李宏毅機器學習筆記六——Gradient Descent
- 10. 【課程筆記】李宏毅機器學習[3]：Gradient Descent