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機器學習中常見問題_幾種梯度降低法
時間 2020-09-13
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1、梯度降低法 在機器學習算法中,對於不少監督學習模型,須要對原始的模型構建損失函數,接下來即是經過優化算法對損失函數進行優化,以便尋找到最優的參數。在求解機器學習參數的優化算法中,使用較多的是基於梯度降低的優化算法(Gradient Descent, GD)。html 梯度降低法有不少優勢,其中,在梯度降低法的求解過程當中,只需求解損失函數的一階導數,計算的代價比較小,這使得梯度降低法能
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