梯度下降法實踐（特徵縮放與學習率）
一：特徵縮放 爲什麼要特徵縮放？ 在我們面對多維特徵問題的時候，我們要保證這些特徵都具有相近的尺度，這將幫助梯度下降算法更快地收斂，減少梯度下降的循環次數。 以房價問題爲例，假設我們使用兩個特徵，房屋的尺寸和房間的數量，尺寸的值爲 0-2000 平方英尺，而房間數量的值則是 0-5，以兩個參數分別爲橫縱座標，繪製代價函數的等高線圖能，看出圖像會顯得很扁，如下圖所示，而且梯度下降算法需要非常多次的迭
相關文章
- 1. 梯度下降的特徵縮放
- 2. 5.2 梯度下降算法實用技巧（特徵縮放）
- 3. 機器學習（四）梯度下降法之特徵縮放、學習速率判斷與選擇
- 4. 梯度下降法之特徵縮放（Feature Scaling）
- 5. 機器學習筆記（3）-----梯度下降算法中特徵縮放
- 6. 機器學習-梯度下降算法-特徵縮放和學習速率選取
- 7. 梯度下降法 學習速率
- 8. 多元（多變量）梯度下降與特徵縮放、學習率 Gradient Descent for Multiple Variables （Feature Scaling、Learning Rate）
- 9. 梯度下降法理論與實踐
- 10. 深度學習實踐：python實現梯度下降法
- 更多相關文章...
- • Scala Trait(特徵) - Scala教程
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
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. 梯度下降的特徵縮放
- 2. 5.2 梯度下降算法實用技巧（特徵縮放）
- 3. 機器學習（四）梯度下降法之特徵縮放、學習速率判斷與選擇
- 4. 梯度下降法之特徵縮放（Feature Scaling）
- 5. 機器學習筆記（3）-----梯度下降算法中特徵縮放
- 6. 機器學習-梯度下降算法-特徵縮放和學習速率選取
- 7. 梯度下降法 學習速率
- 8. 多元（多變量）梯度下降與特徵縮放、學習率 Gradient Descent for Multiple Variables （Feature Scaling、Learning Rate）
- 9. 梯度下降法理論與實踐
- 10. 深度學習實踐：python實現梯度下降法