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批梯度降低法與隨機梯度降低法
時間 2020-01-18
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選定線性迴歸模型後,肯定參數 θ後就能夠將模型用來預測。 目標函數 J(θ) 最小時 θ 才能肯定。所以問題歸結爲求極小值問題,使用梯度降低法。 批梯度降低法最大的問題是求得的有多是局部極小值,這與初始點選取有關。 梯度降低法流程: 1)首先對 θ 賦值,能夠是隨機的,也能夠讓 θ 是一個全零的向量。 2)改變 θ 的值,使得 J(θ) 按梯度降低的方向進行減小。 梯度方向由 J(θ) 對 θ 的
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