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機器學習中梯度下降法和牛頓法的比較
時間 2020-12-24
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梯度下降法用到一階導,即目標函數變化最快的方向,牛頓法同時用到二階導,計算梯度變化最快的方向,收斂速度更快。 梯度下降法 迭代公式爲: θ j : = θ j − α ∂ ∂ θ j J ( θ j ) \theta_j :=\theta_j -\alpha \frac{\partial }{\partial \theta_j } J(\theta_j ) θj:=θj−α∂θj∂J(θj
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