概述
梯度下降
-
-
- 梯度
- 梯度下降和梯度上升
-
- 梯度下降
- 梯度上升
- 使用场景
- Python实现：
-
梯度
对多元函数的参数 α alpha α求偏导数，把各个偏导数结合在一起，就是梯度。对于多元函数 f = ( x 1 , x 2 , x 3 . . . . . . x n ) f=(x_1,x_2,x_3......x_n) f=(x1,x2,x3......xn)的梯度是一个长度为 n n n的向量，向量中第 k k k个值就是其对函数 f f f的偏导数。
Δ f ( x 1 , x 2 , x 3 . . . . . . x n ) = ( ( α f α x 1 ) , ( α f α x 2 ) . . . . . ( α f α x n ) ) Delta f(x_1,x_2,x_3......x_n)=((frac{alpha f}{alpha x_1}),(frac{alpha f}{alpha x_2}).....(frac{alpha f}{alpha x_n})) Δf(x1,x2,x3......xn)=((αx1αf),(
最后
以上就是娇气水蜜桃为你收集整理的梯度下降(Gradient Descent)原理和Python实现的全部内容，希望文章能够帮你解决梯度下降(Gradient Descent)原理和Python实现所遇到的程序开发问题。
如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。
本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。
发表评论 取消回复