臺大李宏毅--梯度下降Gradient Descent
一：簡單梯度下降 1. 概述 預測模型爲 y=b+w∗xcp y = b + w ∗ x c p ,真實標籤爲 y^n y ^ n ，則損失函數loss function爲 我們目的是最小化 損失函數L(w,b)，即找出最佳的 w∗,b∗ w ∗ , b ∗ 即 處理方法 ： 梯度下降法 2. 僅含一個參數的梯度下降 對某一個參數的偏導數，就是對損失函數在這個參數的方向的斜率 即，就是 然後，不對
相關文章
- 1. 臺大李宏毅課程筆記2——Gradient Descent（梯度下降）
- 2. 李宏毅機器學習-----------Gradient descent（梯度下降）
- 3. 李宏毅機器學習1 | 梯度下降算法（Gradient Descent）
- 4. 李宏毅機器學習筆記-3 梯度下降（Gradient Descent）
- 5. 李宏毅深度學習筆記（二）隨機梯度下降(Stochastic Gradient Descent)
- 6. 梯度下降 Gradient Descent
- 7. 梯度下降（Gradient Descent）
- 8. Gradient descent 梯度下降
- 9. 梯度下降法 Gradient Descent
- 10. 梯度下降（Gradient Descent）（一）
- 更多相關文章...
- • ionic 平臺 - ionic 教程
- • PHP 獲取圖像寬度與高度 - PHP參考手冊
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
- • 算法總結-廣度優先算法
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。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 臺大李宏毅課程筆記2——Gradient Descent（梯度下降）
- 2. 李宏毅機器學習-----------Gradient descent（梯度下降）
- 3. 李宏毅機器學習1 | 梯度下降算法（Gradient Descent）
- 4. 李宏毅機器學習筆記-3 梯度下降（Gradient Descent）
- 5. 李宏毅深度學習筆記（二）隨機梯度下降(Stochastic Gradient Descent)
- 6. 梯度下降 Gradient Descent
- 7. 梯度下降（Gradient Descent）
- 8. Gradient descent 梯度下降
- 9. 梯度下降法 Gradient Descent
- 10. 梯度下降（Gradient Descent）（一）